术语结论
数据挖掘（Data Mining）
从大量监测数据中发现隐藏模式、关联规则与异常簇的统计与机器学习方法；在监测领域用于设备故障预测、多参数关联分析与运行工况识别。常用技术包括聚类、分类、回归与关联规则挖掘；数据挖掘的前提是数据质量保障（校验清洗标注），垃圾数据产出的模型结论无工程价值。
解释与关联
常见应用
- 设备故障预测
- 多参数关联分析
- 工况识别
常见问题
数据挖掘和统计分析有什么区别
统计侧重假设检验与因果推断，挖掘侧重模式发现与预测；两者交叉互补但目标不同。
监测数据挖掘需要多少数据
取决于问题复杂度与模型类型；简单回归需数百样本，深度学习需万级以上且需标注。
内容边界与下一步
数据挖掘属「数据处理」范畴，具体型号、量程与适用条件以 xmsiyb.com 正式技术资料为准；本词条仅作概念与技术路线说明。
