影響因素

主要影響因素如下：

1. 數(shù)據(jù)類型與屬性：
   1. 數(shù)據(jù)類型和對象的不同屬性會使用不同的數(shù)據(jù)類型來描述，如年齡可能是整數(shù)類型，而生日則是日期類型。
   2. 數(shù)據(jù)挖掘時需要對不同的數(shù)據(jù)類型進行不同的處理，這直接影響到挖掘算法的選擇和結果的有效性。
2. 數(shù)據(jù)質量：
   1. 數(shù)據(jù)質量是影響數(shù)據(jù)挖掘結果可靠性的關鍵因素。
   2. 如果輸入的數(shù)據(jù)存在錯誤、缺失值、不準確的標記或噪聲數(shù)據(jù)過多，那么數(shù)據(jù)挖掘算法可能會產生不準確或誤導性的結果。
   3. 在進行數(shù)據(jù)挖掘之前，必須對數(shù)據(jù)進行清洗和預處理，以確保數(shù)據(jù)質量達到所需的標準。
3. 算法選擇：
   1. 數(shù)據(jù)挖掘算法的選擇對結果具有決定性的影響。
   2. 不同的算法適用于不同的數(shù)據(jù)類型和問題場景。
   3. 選擇一個與問題相匹配的算法，能夠更有效地提取出數(shù)據(jù)中的有用信息。
4. 領域知識：
   1. 數(shù)據(jù)挖掘不只是技術操作，還需要結合領域專業(yè)知識。
   2. 領域專家的參與能夠指導數(shù)據(jù)挖掘的過程，并對挖掘出來的知識進行評價，從而提高挖掘結果的實用性和準確性。
5. 特征選擇與工程：
   1. 特征選擇和特征工程對數(shù)據(jù)挖掘結果的可靠性也有重要影響。
   2. 通過選擇有意義的特征和對特征進行適當?shù)霓D換，可以提高數(shù)據(jù)挖掘模型的效果和穩(wěn)定性。
6. 計算資源：
   1. 數(shù)據(jù)挖掘通常需要大量的計算資源來支持復雜的算法和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。
   2. 計算資源的充足與否直接影響到數(shù)據(jù)挖掘的效率和可行性。

直接作用

數(shù)據(jù)挖掘的直接作用體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 預測未來趨勢和行為：通過歷史數(shù)據(jù)的分析，預測未來的趨勢和可能的行為，為企業(yè)決策提供支持。
2. 聚類和概念描述：將數(shù)據(jù)劃分為有意義的集合，并對這些集合進行描述，增強對數(shù)據(jù)的認識。
3. 關聯(lián)分析和偏差檢測：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關聯(lián)關系，并檢測異常數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)潛在的問題和機會。

主要特征

數(shù)據(jù)挖掘的主要特征體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 基于大量數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)挖掘通常處理的是量級較大的數(shù)據(jù)。
2. 非平凡性：挖掘出的知識應該是不簡單的，具有深度和價值。
3. 隱含性：數(shù)據(jù)挖掘能夠發(fā)現(xiàn)深藏在數(shù)據(jù)內部的知識。
4. 新奇性：挖掘出的知識應該是以前未知的，能夠帶來新的認識。
5. 價值性：挖掘的結果必須能帶來直接的或間接的效益。

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