What is Data Mining?
发现模式和模型拥有下列特点，
- 时效性：持有一定的新数据
- 有用性：模型可操作可利用
- 非显然性：不是显而易见的系统
- 可理解性：人类能够理解的模式
附带问题：清理数据、可视化数据、数据仓库式（利于检索）
数据挖掘（Data Mining）是数据“模型”的发现过程。
医学家约翰·斯诺在研究霍乱的传播时，利用了统计学的方法。他通过在一张标注霍乱病例的地图来说明，霍乱是通过水源传播的。
Why Mine Data？
- 大量数据被收集入库。
- 计算机便宜又强大。
- 强大的竞争压力驱使。
Data Mining Tasks
- 利用变量预测未来
- 寻找一种模型来解释数据
Meaningfulness of Answers
A big data-mining risk is that you will "discover" patterns that are meaningless.
大数据挖掘的风险是你可能“发现”一些没有意义的模式。
邦弗朗尼原理（Bonferroni's principle）非正式描述
在数据随机性假设基础上，可以计算所寻找事件出现次数的期望值。如果该结果显著高于你所希望找到的真正实例数据，那么可以预期，寻找到的几乎任何事物都是臆造的，也就是说，它们是在统计上出现的家乡，而不是你所寻找时间的凭证。
Example
1950年，超心理学家Joseph Rhine推测，有些人有超感知力。
他设计了一个实验，收实验者被要求猜10张牌的颜色——可能是红色或者蓝色。
他发现1/1000的人有超感知力，能够猜中所有的牌的颜色。
他告诉这些人他们有超感知力，并要求他们做另一个同类的测试。
可惜，几乎所有人失去了他们的超感知力。
他的得出了什么结论呢？
他的结论是：你不能告诉人们有超感知力，这样会使他们失去能力……^_^