开发者学堂课程【高校精品课-北京理工大学-数据仓库与数据挖掘（上）：What is data mining】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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What isdata mining
简介部分，我们学习什么是数据挖掘，为什么要学习数据挖掘，数据挖掘过程，数据挖掘中使用的数据，数据挖掘的任务，知识的评估，这六个方面的内容。
什么是数据挖掘？
先来看一下数据挖掘的概念，数据挖掘就是从大量的数据中提取或抽取有趣的模式和知识，在学习这个概念的时候，需要把握两点，第一点是数据挖掘的输入，数据挖掘的输入指的是 data 数据，具备体量巨大的特点，此外，这些数据还可能是高维稀疏，多元易构的。
第二点，数据挖掘的输出，输出是有趣的模式或知识，要求满足有趣，必须要达到以下四个要求，重要，隐含，以前未知和潜在有用。
数据挖掘概念的学习，可以分析哪些数据工作是数据，挖掘哪些数据工作不是数据挖掘，比如在客户数据中查询一个名叫张三的客户信息，虽然这样的操作也是在大量的数据中抽取有用的信息，但是因为张三这个顾客的信息本来就已经存在，并且存放在数据库中，他不是隐藏在数据背后，以前未知的，所以这样的工作并不是数据挖掘。但是如果要找和张三有相似购物性质的客户，这样的操作就是属于数据挖掘。首先，这样的知识是重要有用的，他能运用于推荐系统实现更精准的推荐，其次，这样的数据是必须经过数据挖掘的算法才能得到的，在数据挖掘，算法挖掘这些特征之前，这些特征是未知的，而且这些特征是隐藏在数据背后的，所以这样的操作就是属于数据挖掘的操作。在现实生活中，还有许多和数据挖掘相同含义的名词，比如说知识发现，数据捕捞和数据考古。
为什么要进行数据挖掘？要回答这个问题，必须联系我们所处的时代，现在所处的时代是一个数据爆发增长的时代，在大数据时代，我们身边每天都在产生大量的数据，这主要是因为计算机技术的普及和发展。
比如云计算的普及，改变了IT服务支付消费的方式，计算机的普及，物联网的普及以及信息系统在各行业的普及，都产生了大量的数据。在电商网络购物会产生大量的电商购物行为，在银行存款会产生大量的存款交易数据，由于数据量巨大，传统的数据计量单位比如说兆和吉，已经不能满足对数据计量的要求，所以产生了新的数据计量单位，比如说泽帕。
虽然身边产生了大量的数据，但是因为数据的结构复杂，高维稀疏，所以只有有效的数据能够及时被处理，造成了一个现象，就是大家淹没在数据的海洋里，因此，需要数据挖掘技术，帮助人们从大量的数据中提取有效的数据，这就是为什么需要运用数据挖掘技术。
