1. 数据挖掘的四个环节是什么
数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程，是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程，在这个过程中可能用到机器学习等各种算法，最终的目的是进行智能决策，而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则，大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别
要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式，通常意义上，模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识，说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。
模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意，因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识，也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。
2. 数据挖掘的四个环节是什么意思
农业大数据为农业带来了哪些好处
1、精准生产，预测市场需求
汇总农业生产过程中的数据，实现农业生产的供需平衡。农户可以通过大数据平台采集的消费者需求报告，进行市场分析，提前规划生产，降低风险。
2、自动化生产，农业环境监测
通过卫星遥感技术采集农作物生长环境中的各项指标数据，再将其上传至本地或云端数据库，对农业生产的历史数据和实时监控数据进行分析，提高对作物种植面积、进度、产量、环境条件、灾害强度的关联监测能力。
农户在作物的生长过程中能够规避气候灾害，采取科学的防治措施及种植方法，将从源头上提高农业生产效率和产量。
3、农产品供应链追踪
农业大数据被用来改善各个环节，涵盖农产品生产商、供应商和运输者等，可实现从田间到餐桌每一个过程的追踪。通过GPS定位系统进行实时监控，有助于预防食源性疾病和减少浪费。
同时，农业大数据通过深度挖掘和有效整合散落在全国各农业产区的农产品生产和流通数据，为农产品生产和流通提供高效优质的信息服务，从源头上保障食品安全。
4、智慧化农业，拉动农业产业链
推进农业大数据技术在种植、畜牧和渔业等关联产业生产中的应用，拉动农业产业整体内需。从农业生产，农业市场，到农产品管理，农业大数据将会大幅提高农业整条产业链的效率。
通过农业大数据，实现产销一体化，将农业生产资料供应，农产品生产、加工、储运、销售等环节链接成一个有机整体，并对其中人、财、物、信息、技术等要素的流动进行组织、协调和控制，以期农产品价值增值，打造农业产业链。(来源：农业科技园区联盟)
3. 数据挖掘的四个环节是什么内容
数字化运营转型时往往从三个环节入手：一是营销数字化；二是办公数字化；三是财务数字化。
但是未来数字化运营转型，更需要我们从不同类型的资源中挖掘价值，让这些资源更好地发挥出作用；反过来，挖掘出的价值也可以提升资源的质量和水平。这是一个双向促进的发展过程。
相对来说，以上三个环节的数字化运营比较容易形成标准化的产品和服务，并且已经有了比较成熟的方法论。
4. 数据挖掘的四个基本任务是什么
（1）计算时间：较简单的数据，即经过数据归约后的结果，可减少数据挖掘消耗的时间。
（2）预测/描述精度：估量了数据归纳和概括为模型的好坏。
（3）数据挖掘模型的描述：简单的描述通常来自数据归约，这样模型能得到更好理解。
数据归约算法特征：
（1）可测性
（2）可识别性
（3）单调性
（4）一致性
（5）收益增减
（6）中断性
（7）优先权
二、数据归约方法：
1、特征归约：
用相应特征检索数据通常不只为数据挖掘目的而收集，单独处理相关特征可以更有效，我们希望选择与数据挖掘应用相关的数据，以达到用最小的测量和处理量获得最好的性能。特征归约处理的效果：
（1）更少的数据，提高挖掘效率
（2）更高的数据挖掘处理精度
（3）简单的数据挖掘处理结果
（4）更少的特征。
和生成归约后的特征集有关的标准任务有两个：
（1）特征选择：基于应用领域的知识和挖掘目标，分析者可以选择初始数据集中的一个特征子集。特征排列算法，最小子集算法
（2）特征构成：特征构成依赖于应用知识。
特征选择的目标是要找出特征的一个子集，此子集在数据挖掘的性能上比得上整个特征集。特征选择的一种可行技术是基于平均值和方差的比较，此方法的主要缺点是特征的分布未知。最优方法的近似：
（1）只对有前景的特征子集进行检查
（2）用计算简单的距离度量替换误差度量
（3）只根据大量数据的子集选择特征。
5. 数据挖掘的四大任务
1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。
6. 数据挖掘过程中哪个环节最重要
大数据产生的背景：
1、随着物联网、社交网络、云计算等技术不断融入我们的生活以及现有的计算能力、存储空间、网络带宽的高速发展，人类积累的数据在互联网、通信、金融、商业、医疗等诸多领域不断地增长和累积。
2、互联网搜索引擎支持的数十亿次web搜索每天处理数万TB字节数据。全世界通信网的主干网上一天就有万TB字节数据在传输。现代医疗行业如医院、药店等也都每天产生庞大的数据量如医疗记录、病人资料、医疗图像等。数据的量级不断升级、应用的不断深入和大数据不可忽视的价值让我们不得不探索如何才能让我们更好的受益于这些数据。
3、大数据是一次对国家宏观调控、商业战略决策、服务业务和管理方式以及每个人的生活都具有重大影响的一次数据技术革命。大数据的应用与推广将给市场带来千万亿美元收益的机遇，称为数据带来的又一次工业革命。
4、随着高速发展的信息技术，不断扩张的数据库容量，互联网作为信息传播和再生的平台，“信息泛滥”、“数据爆炸”等现象不绝于耳，海量的数据信息使得人们难以做出快速的抉择。
5、信息冗余、信息真假、信息安全、信息处理、信息统一等问题也随着大数据给人们带来价值的同时也造成了一系列的问题。人们不仅希望能够从大数据中提取出有价值的信息，更希望发现能够有效支持生产生活中需要决策的更深层次的规律。
6、在现实情况的背景下，人们意识到需要有效地解决海量数据的利用问题具有研究价值和经济利益。面向大数据的数据挖掘的特有两个最重要的任务。一是实时性，如此海量的数据规模需要实时分析并迅速反馈结果。二是准确性，需要我们从海量的数据中精准提取出隐含在其中的用户需要的有价值信息，再将挖掘所得到的信息转化成有组织的知识以模型等方式表示出来，从而将分析模型应用到现实生活中提高生产效率、优化营销方案等。