1樓：cda資料分析師
資料探勘涉及的學科：統計學、資料庫系統、資料倉儲、資訊檢索、機器學習、應用、模式識別、視覺化、演算法、高效能運算、數理統計、機器學習、高效能運算、模式識別、神經網路、資料視覺化、資訊檢索、影象與訊號處理、空間資料分析等。
資料探勘是乙個比較傳統的研究方向，是從大量的、隨機的、不完全的、有雜訊的、模糊的資料中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用資訊和知識的過程。資料探勘需要根據資料倉儲中的資料資訊，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、規則推理、決策樹、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理資訊，得出有用的分析資訊。資料探勘過程是乙個反覆迴圈的過程，每乙個步驟如果沒有達到預期的目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。
資料探勘需要綜合運用計算機、數學以及統計學的相關知識。在大資料時代，資料探勘被賦予了更豐富的含義，研究範圍也有了相應的拓展。
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真正理解商業思維，專案思維，能夠遇到問題解決問題。點選預約免費試聽課。
2樓：才頌
統計學，數學，計算機。
資料探勘應用在哪些領域?
3樓：環球青藤
資料探勘。可以應用在金融、醫療保健、市場業、零售業、製造業、司法、工程和科學、保險業等領域。
資料探勘，又譯為資料探勘、資料採礦。它是資料庫知識發現中的乙個步驟。資料探勘一般是指從大量的資料中自動搜尋隱藏於其中的有著特殊關係性的資訊的過程餘禪。資料探勘通常與電腦科學。
專家系統和模式識別。
等諸多方法來實現上述目標。雹耐。
近年來，數豎肆塵據挖掘引起了資訊產業界的極大關注，其主要原因是存在大量資料，可以廣泛使用，並且迫切需要將這些資料轉換成有用的資訊和知識。獲取的資訊和知識可以廣泛用於各種應用，包括商務管理，生產控制，市場分析，工程設計和科學探索等。
資料探勘的基本特點有哪些?
4樓：cda資料分析師
資料探勘。的基本特點有非平凡性、隱含性、新奇性、價值碼正性；
1、非平凡性：所謂非平凡，指的是挖掘出來的知識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評論員所說的「經過我的計算，我發現了乙個有趣的現象，到本場比賽結束為止，這屆世界盃。
的進球數和失球數是一樣的。非常的巧合！」那種知識。這點看起來勿庸贅言，但是很多不懂業務知識的資料探勘新手卻常常犯這種錯誤。
2、隱含性：資料探勘是要發現深藏在資料內部的知識，而不是那些直接浮現在資料表面的資訊。常用的bi工具。
例如報表和olap，完全可以讓使用者找出這些資訊。
3、新奇性：挖掘出來的知識應該是以前未知的，否則只不過是驗證了業務專家的經驗而已。只有全新的知識，才可以幫助企業獲得進一步的洞察力。
4、價值性：挖掘的結果必須能給企業帶來直接的或間接的效益。
如果想要學飢缺習資料探勘，這裡推薦一下cda資料分析師的相關課程，課程以專案調動學員資料探勘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的資料探勘能力。這種教學方式能夠引發學員的遲肢悔獨立思考及主觀能動性。
學員掌握的技能知識可以快速轉化為自身能夠靈活應用的技能，在面對不同場景時能夠自由發揮。點選預約免費試聽課。
5樓：環球青藤
根據大量資料
並非說小資料量上就不能夠進行發掘，實際上大多數資料發掘的演算法都能夠在小資料量上執行並得到成果。但是，一方面過小的資料量完全能夠通過人工剖析來總結規律，另一方面來說，小資料量常常無法反映出真實國際中的遍及特性。
非平凡性
所謂非平凡，指的是發掘出來的常識應該是不簡單的，絕不能是類似某著名體育評碰銷論員乎畝所說的「通過我的核算，我發現了乙個有趣的現象，到本場比賽結束停止，這屆國際杯的進球數和失球數是一樣的。十分的偶然！」那種常識。
隱含性
資料發掘是要發現深藏在資料內部的常識，而不是那些直接顯現在資料表面的資訊。常用的bi工具，例如報表和olap，完全能夠讓使用者找出這些資訊。
別緻性
發掘出來的常識應該是曾經未知的，否歲吵森則只不過是驗證了事務專家的經歷而已。只有全新的常識，才能夠協助企業取得進一步的洞察力。
價值性
發掘的成果有必要能給企業帶來直接的或間接的效益。有人說資料發掘僅僅「屠龍之技」，看起來神乎其神，卻什麼用途也沒有。這僅僅一種誤解，不可否認的是在一些資料發掘專案中，或許由於缺少清晰的事務目標，或許由於資料質量的缺乏，或許由於人們對改動事務流程的抵制，或許由於發掘人員的經歷缺乏，都會導致作用不佳甚至完全沒有作用。
關於資料探勘的基本特點有哪些，青藤就和您分享到這裡了。如果您對大資料工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於資料分析師、大資料工程師的技巧及素材等內容，可以點選本站的其他文章進行學習。
資料探勘的技術有哪些?
6樓：環球青藤
3全部①決策樹技術
決策樹是一種非常成熟的、普遍採用的資料探勘技術。在決策樹裡，所分析的資料樣本先是整合為乙個樹根，然後經過層層分枝，最終形成若干個結點，每個結點代表乙個結論。
②神經網路技術
神經網路是通過數學演算法來模仿人腦思維的，它是資料探勘中機器學習的典型代表。神經網路是人腦的抽象計算模型，資料探勘中的「神經網路」是由大量並行分佈的微處理單元組成的，它有通過調整連線強度從經驗知識中進行學習的能力，並可以將這些知識進行應用。
③迴歸分析技術
迴歸分析包括線性迴歸，這裡主要是指多元線性迴歸和邏輯斯蒂迴歸。其中，在資料化運營中更多使用的是邏輯斯蒂迴歸，它又包括響應**、分類劃分等內容。
④關聯規則技術
關聯規則是在資料庫和資料探勘領域中被髮明並被廣泛研究的一種重要模型，關聯規則資料探勘的主要目的是找出資料集中的頻繁模式，即多次重複出現的模式和併發關係，即同時出現的關係，頻繁和併發關係也稱作關聯。
⑤聚類分析技術
聚類分析有乙個通俗的解釋和比喻，那就是「物以類聚，人以群分」。針對幾個特定的業務指標，可以將觀察物件的群體按照相似性和相異性進行不同群組的劃分。經過劃分後，每個群組內部各物件間的相似度會很高，而在不同群組之間的物件彼此間將具有很高的相異度。
⑥貝葉斯分類技術
貝葉斯分類方法是非常成熟的統計學分類方法，它主要用來**類成員間關係的可能性。比如通過乙個給定觀察值的相關屬性來判斷其屬於乙個特定類別的概率。貝葉斯分類方法是基於貝葉斯定理的，樸素貝葉斯分類方法作為一種簡單貝葉斯分類演算法甚至可以跟決策樹和神經網路演算法相媲美。
資料探勘知識點有哪些?
7樓：環球青藤
1.資料、資訊和知識是廣義資料表現的不同形式。
2.主要知識模式型別有：廣義知識，關聯知識，類知識，**型知識，特異型知識。
挖掘研究的主要流派有：web結構挖掘、web使用挖掘、web內容挖掘。
4.一般地說，kdd是乙個多步驟的處理過程，一般分為問題定義、資料抽取、資料預處理、.資料探勘以及模式評估等基本階段。
5.資料庫中的知識發現處理過程模型有：階梯處理過程模型，螺旋處理過程模型，以使用者為中心的處理結構模型，聯機kdd模型，支援多資料來源多知識模式的kdd處理模型。
6.粗略地說，知識發現軟體或工具的發展經歷了獨立的知識發現軟體、橫向的知識發現工具集和縱向的知識發現解決方案三個主要階段，其中後面兩種反映了目前知識發現軟體的兩個主要發展方向。
7.決策樹分類模型的建立通常分為兩個步驟：決策樹生成，決策樹修剪。
資料探勘技術有哪些?
8樓：環球青藤
3全部關聯規則
關聯規則使兩個或者多個專案之間的聯絡以確定它們之間的模式。比如，超市可以確定顧客在買士多啤梨時也常買鮮忌廉，反之亦然。關聯通常用於銷售點系統，以確定產品之間的共同趨勢。
應用領域包括物品的實物擺放組織、市場營銷和產品的交叉銷售和上銷。
分類
我們可以使用多個屬性來標記特定類別的項。分類將專案分配到目標類別或類中，以便準確地**該類內部會發生什麼。
某些行業會將客戶進行分類。例如，一家信貸公司可以使用分類模型來確定貸款申請人的低、中或高信用風險。其他組織將當前和目標受眾分為不同年齡和社會團體進行營銷活動。
聚類
聚類是將資料記錄組合在一起的方法，通常這樣做是為了讓終端使用者對資料庫中發生的事情有乙個高層次的認識。
檢視物件分組情況可以幫助市場細分領域的企業。在這個例子中可以使用聚類將市場細分為客戶子集。然後，每個子集可以根據簇的屬性來制定特定的營銷策略，例如在乙個簇中與另乙個簇中的客戶的購買模式的對比。
請問淘師爺，你們的資料探勘技術有哪些應用
由於管理資訊系統和pos系統在商業尤其是零售業內的普遍使用，特別是條形碼技術的使用，從而可以收集到大量關於使用者購買情況的資料，並且資料量在不斷激增。對市場行銷來說，通過資料分析了解客戶購物行為的一些特徵，對提高競爭力及促進銷售是大有幫助的。利用資料探勘技術通過對使用者資料的分析，可以得到關於顧客購...
大資料資料分析資料探勘有什麼區別
海同職座標 資料分析與資料探勘的目的不一樣，資料分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆 分 組合，來找到問題的所在，而資料探勘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從資料的內在聯絡上去分析，從而結合業務 使用者 資料進行更多的洞察解讀。資料分析與資料探勘的思考的方式不同，一般來講，資料分...
本科資料探勘的畢業設計，資料探勘畢業設計
可以的。資料探勘。什麼時候要？需要 資料探勘畢業設計 私信我吧。我也是弄資料探勘的。咱們可以討論討論。韓加煒 資料探勘概念與技術 網上的畢業設計 選導師的畢設 向指導學長及導師徵求建議。資料探勘演算法 需要什麼知識 主要是資料探勘演算法。有分類，有bayes 決策樹 svm等 聚類，有k means...