数据挖掘技术的作用(数据挖掘技术)

您好,今天小花就为大家解答关于数据挖掘技术的作用，数据挖掘技术相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

1、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。

2、它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

3、数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

4、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。

5、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。

6、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。

7、如果对数据挖掘的学习有疑问的话，推荐CDA数据分析师的课程，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。

8、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，而非“遇到问题调算法包”。

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