1. 为什么要对数据进行数据挖掘
数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。
对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算。
另外，对于一些剖面测量数据，如地震资料预处理有垂直叠加、重排、加道头、编辑、重新取样、多路编辑等。
现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。
为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。
数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间。
数据清理例程通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到错误纠正，重复数据的清除。
数据集成例程将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。
数据变换通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。
数据归约是数据挖掘时往往数据量非常大，在少量数据上进行挖掘分析需要很长的时间。
数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果相同或几乎相同。
2. 数据挖掘就是从大量的
一、人工智能影响地理信息数据的获取方式。人工智能技术发展涌现了许多智能化传感器和测量设备。
二、人工智能与GIS空间分析结合
机器学习的学习方式主要分为监督式学习、非监督式学习和半监督式学习，在聚类、分类和回归等领域有很好的效果，因此可以面向这三个领域与GIS空间分析结合。
三、人工智能与地理信息数据挖掘
GIS数据库中不仅包含了大量的属性数据, 而且还包含了大量的空间数据。结合人工智能技术进行数据挖掘, 从GIS的空间和属性数据中得出有关自然界与人类活动的内在规律, 必将为专家系统在GIS中的应用和发展提供新的手段和方法。
四、人工智能与GIS制图
利用人工智能技术可以实现GIS地图自动综合制图与自动更新制图。利用深度学习计算机视觉技术可以实现地图中矢量数据、栅格数据甚至属性数据的智能提取、判读与取舍。
五、人工智能与GIS系统交互
利用人工智能中的语音识别，目标动作识别，手势识别等技术可以更加丰富与GIS系统的交互手段。
六、人工智能助力GIS构建智慧城市平台
智慧城市近两年发展如火如荼，国家层面高度重视，很多地方也开始迈向智慧城市的建设。这也为GIS的发展提供宝贵的机遇。
3. 什么是数据挖掘?如何进行数据挖掘?
1、数据分类
公司的数据往往是繁多且杂乱的，数据分析的目的之一数据分类，就是利用已具有分类的相似数据研究其分类的规则，将规则应用到未知分类的数据，并将其归类。
2、关联规则与推荐系统
关联规则又叫关联分析，是指在大型的数据库中找到一般的关联模式。推荐系统，看似很高深其实在我们的日常生活中非常常见，比如网购软件的首页购买推荐、视频软件的视频推送等，都是通过查找到关联规则来进行个性化推荐的。
3、数据缩减与降维
当出现变量的数量有限且有大量分类为同类组的样本数据时，通常会选择提高数据挖掘算法的性能，以实现数据缩减与降维。降维，简单说就是减少变量的数量。
4、数据探索与数据可视化
数据探索，旨在了解数据的总体情况并检测可能存在的异常值。数据可视化，是利用图表、图像等显示手段，实现清晰、有效的传达与沟通信息需求。提到数据可视化，就不得不提及到知名的大数据分析品牌思迈特软件Smartbi啦，Smartbi的数据可视化功能可以说是非常强啦，它支持ECharts图形库，支持包含瀑布图、树图和关系图等几十种可实现动态交互的图形，可以实现清晰、直观的观察数据。
以上就是数据分析的4大目的啦，接下来是数据分析的3大意义。
三、数据分析的意义
1、完整、科学地反映客观情况
通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
2、监督公司运行状态
通过分析公司大量的数据和资料，可以比较全面、精准地了解到公司过去、现在的运行状态和发展变化情况，甚至能够比较准确地预测行业未来发展趋势，由此对公司的未来发展方向做出预测，规避风险。还能监督各部门对于方针政策的贯彻执行情况和生产经营计划的完成情况等。
3、提高数据分析人员素质
数据分析工作，不仅要求数据分析人员要具有数据分析的基础知识，还要求数据分析人员要有一定的经济理论知识。即不仅要掌握数据分析的方法，还要了解有关的经济技术状况、有一定的文化水平和分析归纳能力。这些要求都是对数据分析人员素质的考验，有利于提高数据分析人员的素质。
4. 为什么要对数据进行数据挖掘呢
1、在发展前景方面，大数据的发展前景是比较好的，因为大数据运用广泛，各种行业都需要对于大数据的开发、挖掘、分析。
2、在就业方面，基于大数据基础的岗位较多，有大数据开发工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等，所以为更多的人提供了就业机会。
3、关于薪资方面，现在有关大数据方面的专业性人才稀少，尤其是缺乏高端人才，这就使得大数据人才的薪资水涨船高。
4、在政策方面，从2015年开始，国家就颁布了关于大数据的各种政策，推出了《促进大数据发展行动纲要》、《大数据产业发展规划（2016-2020年）》、《关于工业大数据发展的指导意见》、《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等政策，因此可体现出国家对于大数据的发展是表示着支持并从多方面推行大数据的发展。
5. 为什么要对数据进行数据挖掘研究
您好，很开心为您解答。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据应用
大数据虽然孕育于信息通信技术，但它对社会、经济、生活产生的影响绝不限于技术层面。更本质上，它是为我们看待世界提供了一种全新的方法，即决策行为将日益基于数据分析，而不是像过去更多凭借经验和直觉。具体来讲，大数据有以下作用。
1）对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值，大数据具有催生社会变革的能量。
2）大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生出一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析技术、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3）大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”向“数据驱动”转变。
在商业领域，对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对，可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持，可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务。
在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性。
在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4）大数据时代，科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法，在大数据时代，研究人员可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
大数据涉及到各个行业，现在能学好大数据技术，加上自己持续的学习，高薪是肯定的。
6. 为什么要对数据进行数据挖掘分析
什么是数据分析
数据分析已经称为当下热词，但绝不仅仅只是Excel绘制几个图表、Python生成几个图片那么简单，更多的是对数据内在价值的探索。举个最简单的例子：你喜欢上一个陌生女孩，但你们没有太多交集，这时候你通过微信、QQ、微博等等交友软件四处寻找和她有关信息，并且通过她的着装、她的出没时间猜测出了她的职业与上下班大致分布情况，你通过询问熟人拿到了联系方式，并且打听到了她的喜好，成功的制造了多次偶遇和邂逅，最后有情人终成眷属.... 文中的你就是采用了合理的“分析手段”，对拿到的女孩“出没时间”、“习惯”等数据分析出了她的日常作息、喜好等等，你拿捏住她的喜好不断分析和预测她的下一次出没地、她是否同意等等...
有什么用
虽然是个很粗糙的例子，但也确实反映出了数据分析的内在：对业务数据，通过你的思维拆分成不同需求并通过工具挖掘数据内在价值，做出合理预测，这就是所谓的数据分析了。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动，同时数据分析也是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
7. 关于数据挖掘的问题
数据挖掘（DM）：针对潜在的、不明显的数据关系建立数据模型辅助决策。
结构化决策: 指能建立适当的模型产生决策方案,并能从多个方案中得到问题解的、可程序化的决策。
非结构化决策: 指不易用确定的数学模型来描述其决策过程,只能得到一定假设条件下问题近似解的、通过规则推理可转换为程序化的决策.
8. 为什么要进行数据挖掘?
主号和数据是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理。如对大部分地球物理面积性观测数据在进行转换或增强处理之前，首先将不规则分布的测网经过插值转换为规则网的处理，以利于计算机的运算现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。 数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。
9. 产生数据挖掘的根本原因
随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别;第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质
的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。 物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式 著云台
例子包括网络日志，RFID，传感器网络，社会网络，社会数据(由于数据革命的社会)，互联网文本和文件;互联网搜索索引;呼叫详细记录，天文学，大气科学，基因组学，生物地球化学，生物，和其他复杂和/或跨学科的科研，军事侦察，医疗记录;摄影档案馆视频档案;和大规模的电子商务。
大的数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
一些但不是所有的MPP的关系数据库的PB的数据存储和管理的能力。隐含的负载，监控，备份和优化大型数据表的使用在RDBMS的。
斯隆数字巡天收集在其最初的几个星期，比在天文学的历史，早在2000年的整个数据收集更多的数据。自那时以来，它已经积累了140兆兆 字节的信息。这个望远镜的继任者，大天气巡天望远镜，将于2016年在网上和将获得的数据，每5天沃尔玛处理超过100万客户的交易每隔一小时，反过来进口量数据库估计超过2.5 PB的是相当于167次，在美国国会图书馆的书籍 。
FACEBOOK处理400亿张照片，从它的用户群。解码最初的人类基因组花了10年来处理时，现在可以在一个星期内实现。
“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求，甲骨文，IBM，微软和SAP花了超过15亿美元的在软件智能数据管理和分析的专业公司。这个行业自身价值超过1000亿美元，增长近10%，每年两次，这大概是作为一个整体的软件业务的快速。 大数据已经出现，因为我们生活在一个社会中有更多的东西。有46亿全球移动电话用户有1亿美元和20亿人访问互联网。
基本上，人们比以往任何时候都与数据或信息交互。 1990年至2005年，全球超过1亿人进入中产阶级，这意味着越来越多的人，谁收益的这笔钱将成为反过来导致更多的识字信息的增长。思科公司预计，到2013年，在互联网上流动的交通量将达到每年667艾字节。
最早提出“大数据”时代已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
“麦肯锡的报告发布后，大数据迅速成为了计算机行业争相传诵的热门概念，也引起了金融界的高度关注。”随着互联网技术的不断发展，数据本身是资产，这一点在业界已经形成共识。“如果说云计算为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，那么如何盘活数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，则是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。”
事实上，全球互联网巨头都已意识到了“大数据”时代，数据的重要意义。包括EMC、惠普(微博)、IBM、微软(微博)在内的全球IT 巨头纷纷通过收购“大数据”相关厂商来实现技术整合，亦可见其对“大数据”的重视。
“大数据”作为一个较新的概念，目前尚未直接以专有名词被我国政府提出来给予政策支持。不过，在12月8日工信部发布的物联网“十二五”规划上，把信息处理技术作为4项关键技术创新工程之一被提出来，其中包括了海量数据存储、数据挖掘、图像视频智能分析，这都是大数据的重要组成部分。而另外3项关键技术创新工程，包括信息感知技术、信息传输技术、信息安全技术，也都与“大数据”密切相关。