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什么是数据挖掘?

1、数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

2、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

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3、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

5、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

6、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

1、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

2、决策树算法办法决策树算法是一种常见于预测模型的优化算法，它依据将很多数据信息有目地归类，从这当中寻找一些有使用价值的，潜在性的信息。它的要害优势是叙说简易，归类速度更快，十分适宜规模性的数据处理办法。遮盖正例抵触典例办法它是使用遮盖悉数正例、抵触悉数典例的观念来找寻规范。

3、数据挖掘的四种基本方法有：分类、聚类、关联规则和预测。分类：将数据项分到已有的类别中，分类是数据挖掘的一个重要任务，也是其他分析方法的预处理步骤。聚类：将数据分为相对类似的组或簇，使得同一组中的对象之间具有较高的相似度，而不同组中的对象之间具有较高的相异度。

4、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

贝基-哈蒙，1951年出生于美国，是一名计算机科学家和数据挖掘专家。她毕业于加州大学伯克利分校，获得计算机科学博士学位。之后，她在斯坦福大学担任计算机科学和电气工程的教授，并且在斯坦福大学创办了数据挖掘实验室，致力于数据挖掘的研究和应用。贝基-哈蒙在数据挖掘领域的贡献是巨大的。

骑士队雇佣了一位女助教林赛-戈特利布，根据统计，NBA联盟中现在一共有10位女性场上成员。（场上成员指：球员、裁判、教练、助教等）例如：助教贝基-哈蒙（马刺）、珍妮-布切克（独行侠），裁判：霍尔特坎普，阿什利-莫耶-格莱克等，其中还有一位亚裔女性中濑娜塔莉，她在快船担任球员发展教练。

她曾经是WNBA历史上的十五大巨星之一，退役以后加盟了马刺队的教练组，成为了波波维奇的助手。

贝基·哈蒙的职业生涯从替补特丽莎·威瑟斯彭开始，逐渐崭露头角。在2000和2002年，她两次与自由人队闯入总决赛，尽管分别败给了彗星和洛杉矶火花队，但她个人的表现亮眼，2001年成为联盟助攻第一。苏-维克斯在威瑟斯彭退役后证明了自己的实力，入选了全明星阵容。