数据挖掘是什么？
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。
什么是数据挖掘？数据挖掘怎么做啊？
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。（3）模糊的和随机的数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。
数据挖掘的方法有哪些?
数据挖掘的的方法主要有以下几点： 1.分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。为了对数据进行较为准确的测试并据此分类，我们采用决策树算法，而决策树中比较典型的几种方法为：ID3算法，此方法具有较强的实用性，适用于大规模数据处理；KNN算法，此方法算量较大，适用于分别类别的数据处理。2..聚类分析挖掘方法。聚类分析挖掘方法主要应用于样品与指标分类研究领域，是一种典型的统计方法，广泛应用于商业领域。此聚类分析方法根据适用对象不同又可分为四种分析挖掘方法：基于网格的聚类分析方法、基于分层的聚类方法、基于密度的聚类挖掘方法和基于模型的聚类方法。 3.预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘，传统的预测方法主要分为：时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。而现在预测方法主要采用神经网络与支持向量机算法，进行数据分析计算，同时可预测未来数据的走向趋势。 关于大数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。
数据挖掘的四种基本方法
亲，你好[鲜花]！为您找寻的答案：数据挖掘的四种基本方法方法如下数据挖掘是当前互联网领域中非常关键的一个技术，它为企业提供了更多的洞察力来把握市场趋势。它可以有效分析客户的行为，以期找到令人信服的结论来决策。简单地说，它是一种找出可以识别和理解数据的方法，以挖掘其潜在的价值的技术过程。同时，数据挖掘也是一种发现隐藏在数据中深层模式、未知结构、异常值和其他有用信息的方法。数据挖掘有四种基本方法，分别是关联规则挖掘，分类与分析，聚类技术和异常检测。关联规则挖掘就是通过确定信息之间潜在规律，来推断有意义的关系，最常用的算法是Apriori算法和FP-growth算法，它们可以发现频繁项集并做出相应的规则，如“当顾客买了电视就可能会买它的支架”。分类与分析挖掘方法是衡量变量之间影响的程度，主要包括回归分析、决策树分析等，用于识别连续和分类属性之间的关系，如“电视价格如何影响人们的消费行为？”聚类技术是一种无监督的技术，一般用K-Means，EM和DBSCAN等算法来处理，它的任务是将大量的数据划分为几类，以确认未知的隐藏结构，如“电视的消费者可以划分为儿个具有共同特征的群体”。异常检测是根据数据的特定度量，识别非正常值的过程，最常用的技术是密度聚类和抽样检测，它可以帮助企业发现数据中未预料的突发性变化，如“电视停止销售的原因”。总之，数据挖掘是一项技术，能够从信息中挖掘出有价值的发现和见解，它的四种基本方法分别是关联规则挖掘，分类与分析，聚类技术和异常检测，是企业发掘商机和确立竞争优势的重要工具。只有通过合理利用这些基本方法，企业才能获得真正有效的市场信息，从而获得竞争优势。【摘要】
数据挖掘的四种基本方法【提问】
亲，你好[鲜花]！为您找寻的答案：数据挖掘的四种基本方法方法如下数据挖掘是当前互联网领域中非常关键的一个技术，它为企业提供了更多的洞察力来把握市场趋势。它可以有效分析客户的行为，以期找到令人信服的结论来决策。简单地说，它是一种找出可以识别和理解数据的方法，以挖掘其潜在的价值的技术过程。同时，数据挖掘也是一种发现隐藏在数据中深层模式、未知结构、异常值和其他有用信息的方法。数据挖掘有四种基本方法，分别是关联规则挖掘，分类与分析，聚类技术和异常检测。关联规则挖掘就是通过确定信息之间潜在规律，来推断有意义的关系，最常用的算法是Apriori算法和FP-growth算法，它们可以发现频繁项集并做出相应的规则，如“当顾客买了电视就可能会买它的支架”。分类与分析挖掘方法是衡量变量之间影响的程度，主要包括回归分析、决策树分析等，用于识别连续和分类属性之间的关系，如“电视价格如何影响人们的消费行为？”聚类技术是一种无监督的技术，一般用K-Means，EM和DBSCAN等算法来处理，它的任务是将大量的数据划分为几类，以确认未知的隐藏结构，如“电视的消费者可以划分为儿个具有共同特征的群体”。异常检测是根据数据的特定度量，识别非正常值的过程，最常用的技术是密度聚类和抽样检测，它可以帮助企业发现数据中未预料的突发性变化，如“电视停止销售的原因”。总之，数据挖掘是一项技术，能够从信息中挖掘出有价值的发现和见解，它的四种基本方法分别是关联规则挖掘，分类与分析，聚类技术和异常检测，是企业发掘商机和确立竞争优势的重要工具。只有通过合理利用这些基本方法，企业才能获得真正有效的市场信息，从而获得竞争优势。【回答】
数据挖掘概念
数据挖掘的概念：数据挖掘，是采用数学、统计、人工智能和机器学习等领域的科学方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含的、预先未知的并且具有潜在应用价值的模式的过程。数据挖掘与传统的数据分析方法（查询、报表、统计和联机分析处理（OLAP））的本质区别是数据挖掘在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘得到的模式具有隐含性、未预期性、有潜在价值性3个特征。
