1.1.4　数据挖掘与建模的概念

数据挖掘与建模是指通过算法从大量的数据中挖掘出隐藏的信息与规律的过程。

数据挖掘与建模的前提条件是，数据不是随机产生的，不符合随机游走、布朗运动等随机特征，而是有一定的规律，变量之间存在着一定的关联。

数据挖掘与建模的目的就是发现变量之间相互联系和联动变化的运行规律，并充分运用这些规律开展预测。

数据挖掘与建模的实现途径就是通过一系列数据分析或机器学习过程，使数据之间的规律关系通过模型算法表达出来。