data mining

数据挖掘（data mining）是从大量数据中自动或半自动地提取有用信息和知识的过程。它涉及到多个领域，包括统计学、机器学习、人工智能、数据库技术等，旨在发现隐藏在数据背后的模式、趋势和规律，以帮助企业、政府等机构做出更准确的决策和预测。数据挖掘的应用领域非常广泛，例如市场营销分析、风险管理、医疗诊断等。

相关问题

data mining 负载

数据挖掘负载通常指的是在进行数据挖掘任务时需要处理的数据量和计算量。这些任务可能涉及到数据清洗、特征提取、模型训练和预测等多个步骤，需要大量的计算资源和存储空间来处理数据。

数据挖掘负载的大小取决于多个因素，如数据集的大小、特征维度、模型的复杂度等等。为了应对大规模数据挖掘负载，通常需要采用分布式计算、GPU加速、内存计算等技术来提高计算效率和处理速度。

ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｏｆ ｆａｉｌｕｒｅ

回答: 在数据挖掘中，异常检测是指识别与数据集中的其他项不符合预期模式的项目、事件或观察结果。 典型的异常项目可能会导致某种问题，例如银行欺诈、结构缺陷、医疗问题或文本错误。异常也被称为离群值、新颖性、噪声、偏差和异常值。 异常检测中，本地离群因子（LOF）是一种算法，通过测量给定数据点相对于其邻居的局部偏差来发现异常数据点。 引用资料提到了HDFS的主要特性，包括大规模、数据块的复制和故障容错等。然而，与数据挖掘中的故障有关的具体信息没有提及。如果您对数据挖掘中的故障有更具体的问题，我将很乐意为您提供更详细的回答。