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数据挖掘特点有哪些？数据挖掘基于大量数据、非平凡性、隐含性、新奇性、价值性五个特点，数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息，挖掘结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。
数据挖掘的特点：
1、基于大量数据
并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
2、非平凡性
挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某着名体育评论员所说的“经过我的计算。很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
3、隐含性
数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。
4、新奇性
挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
5、价值性
挖掘结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这是一种误解，在一些数据挖掘项目中或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或因为人们对改变业务流程的抵制，或因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。
数据挖掘的意义：数据挖掘已经不停留在原本的抽样，而是根据整体的数据来就行挖掘和分析。新型的模式采集数据海量、迅速且多样化，从而为企业带来了更多精准有效的数据，能够让企业在决策的制定中更加准确。
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