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什么是数据挖掘?数据挖掘需要学习什么?

效率工具 效率工具 阅读量3724 2022-08-22

数据挖掘是从很多的数据里面,挖掘出大家不知道的且有价值的信息和知识的过程。但是这里告诉大家的是不是所有的信息发现都能叫数据挖掘,今天福昕知翼网站的小编就来给大家探讨一下这个问题。

什么是数据挖掘

什么是数据挖掘

又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘需要学习什么

数据挖掘需要学习什么

1.统计知识

在做数据分析,统计的知识肯定是需要的,Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话,就要重视数学知识,数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

2.概率知识

而朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识,SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然,我们可以直接套模型,R、Python这些工具有现成的算法包,可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法,最好去学习一些数学知识,也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

3.数据挖掘的数据类型

那么可以挖掘的数据类型都有什么呢?关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。关系数据库就是表的集合,每个表都赋予一个唯一的名字。每个表包含一组属性列或字段,并通常存放大量元组,比如记录或行。关系中的每个元组代表一个被唯一关键字标识的对象,并被一组属性值描述。

数据挖掘是什么?大家看完福昕知翼网站的小编所介绍的上面的这篇文章后,心里有了一个数了,数据挖掘,就是把有用,有价值的信息挖掘出来。

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