这段文字主要涉及了多个与数据分析和数据处理相关的概念和定义。

1. 数据挖掘从大量数据中提取有价值信息的过程。
2. 数据准备在数据挖掘之前对数据进行清洗、转换和整合的过程。
3. 模型化建立数学模型来描述数据之间的关系的步骤。
4. 数据认证确保数据准确性和可靠性的过程。
5. 实施跟踪监控数据挖掘和数据分析过程以确保持续改进。
6. 探索性数据分析通过可视化、描述性统计等方法对数据进行初步分析，以发现数据特征、分布和关系。
7. 大数据指规模巨大、类型多样的数据集合，需要特殊技术来处理和分析。
8. 机器学习一种人工智能的科学，研究如何通过经验学习来改进算法性能。
9. 细分分析将数据分解成更小的部分以提高信息价值的基础数据分析方法。
10. 数据可视化使用图形和图像来展示数据，以便于理解和分析。
11. 数据建模使用数学和统计方法来描述数据之间的关系。
12. 数据科学家使用统计方法、算法和系统来从大量数据中提取有价值信息的专业人士。
13. 数据分析师负责收集、处理和分析数据以支持决策的专业人士。
14. 企业数据部负责管理企业数据的部门。
15. 数据建模方法用于描述数据之间关系的数学和统计方法。
16. 数据可视化工具用于创建图表和图形的工具，如matplotlib。
17. 数据挖掘工具用于从大量数据中提取有价值信息的技术。
18. 数据清洗去除数据中的错误和不一致的过程。
19. 数据转换将数据从一种格式转换为另一种格式的过程。
20. 数据整合将来自不同来源的数据合并在一起的过程。

这些概念和定义在数据分析和处理领域非常重要，它们为专业人士提供了理解和操作数据的基础。