数据挖掘的内容有哪些

❶ 数据挖掘具备哪些功能

1、自动预测趋势和行为

数据挖掘在大型数据库中自动查询预测信息，在很早之前，大量的手工分析问题都可以快速和直接的从数据本身得到结论。

2、关联分析

数据关联是数据中能够发现的一种重要知识。如果在两个和多个变值之间存在一定的规律，这就是所谓的相关性。关联可以分为简单相关、事件相关和因果相关。其中关联分析的目的主要是找出数据库中隐藏的网络。数据库中关联的数据有时是未知的、有时是已知的、有时是不确定的，所以关联分析生成的规则才具有可信度。

3、聚类

数据库中的记录能够分为一系类有意义的子集，即聚类。聚类能够提高人们对客观现实的理解，是概念记述和偏差分析的前提。聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类法。

4、概念描述

概念描述是对目标类别的内容的描述，以及此类目的相关特征的摘要。概念描述分为特征性描述和区别性描述，描述了不同物体之间的差异。制定一类特征说明只会影响所有物体的共同要素。进行区别描述的方法还是很多种，如决策树方法、遗传学方法等。

❷ 数据挖掘需要学习哪些知识

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MapRece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。

4.数据仓库

什么是数据仓库呢?数据仓库就是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造 。数据挖掘的工作内容是什么呢?数据分析更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如，我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大，具体要做什么需要项目组自己来定。电商数据能给我们的业务什么样的推进，我们从这一点入手去思考。我们从中挑出一部分进行用户分群。

关于数据挖掘需要学习哪些知识，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❸ 数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中。

1、决策树技术。

决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。

2、神经网络技术。

神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

3、回归分析技术。

回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。

4、关联规则技术。

关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。

5、聚类分析技术。

聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。

6、贝叶斯分类技术。

贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。

❹ 请问什么是数据挖掘数据挖掘怎么样

数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。

数据挖掘怎么样，严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

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❺ 什么是数据挖掘数据挖掘与传统分析方法有什么区别

数据挖掘(英语:Datamining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discoveryin Databases，简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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。

数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.数据挖掘所得到的信息应具 有先未知,有效和可实用三个特征.

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❻ 大数据挖掘主要涉及哪些技术

大数据挖掘主要涉及以下四种：
1. 关联规则
关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。
2. 分类
我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。
3. 聚类
“聚类是将数据记录组合在一起的方法”查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。
4. 决策树
决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。
5. 序列模式
序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。

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❼ 数据挖掘的技术都有哪些

如果我们学习数据分析，那么肯定少不了也要好好学习一下数据挖掘。我们都知道，要想掌握好数据挖掘就需要掌握很多的相关技术。一般来说，数据挖掘工作的技术有关联规则、分类、聚类、决策树、序列模式，下面我们就给大家讲述一下这些知识。
1.关联规则
首先我们给大家讲述一下关联规则，一般来说，关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。在数据挖掘中，这是一个非常简单的方法，人们会惊讶与其中有多少智慧和洞察，它可以提供许多企业的日常使用的信息，来提高效率和增加收入，应用领域包括物品的实物摆放组织、市场营销和产品的交叉销售和上销。所以解决商业问题离不开数据挖掘技术中的关联规则。
2.分类
然后给大家说一说分类我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。通过分类我们能够知道其中的情况，然后根据这些情况进行下一步动作。
3.聚类
接着给大家说一下聚类，聚类是将数据记录组合在一起的方法，通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生的事情有一个高层次的认识。查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。
4.决策树
决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。将数据分成多个叶结点，所有叶结点的数据记录数的加和等于输入数据的记录总数。例如，父结点中的数据记录总数等于其两个子结点中包含的记录总和。当在决策树上上下移动时，流失前和流失后的客户数量是需要存储的。能够很容易的理解模型的构建。如果你需要针对可能流失的客户提供一份市场营销方案，则该模型非常易于使用。
5.序列模式
序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。根据客户数据，您可以识别客户在一年中不同时间购买的特定的商品集合。
通过上述的内容我们不难看出，数据挖掘工作基本上都是去解决商业问题的，所以对于产品经理来说，好好了解和掌握数据挖掘知识，对自己的职业发展是非常有帮助的，当然，只是了解这些还是不够的，我们还要学习更多的知识来丰富自己，让自己的职场人生更加光彩溢目。

❽ 什么是数据挖掘

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。

❾ 请问什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

· 分类 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 预言（Prediction）

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

2)数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

· 直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以

理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

· 间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系

。

· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

3)各种分析方法的简介

· 分类 （Classification）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分

类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：

a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险

b. 分配客户到预先定义的客户分片

注意： 类的个数是确定的，预先定义好的

· 估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的

输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：

a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入

c. 估计real estate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的

连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运

用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。

· 预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用

于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。

预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时

间后，才知道预言准确性是多少。

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：

a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)

b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先

定义好的类，不需要训练集。

例子：

a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一

类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，

回答问题，可能效果更好。

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

是对数据挖掘结果的表示方式。

2.数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有

价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

1)数据挖掘作为研究工具 （Research）

2)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement）

3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）

4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.数据挖掘的技术背景

1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力

2)数据挖掘和机器学习（Machine Learning）

· 机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物

· 机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决

策树）

· 数据挖掘由来

数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴

的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预

言模型的经济学家之间没有技术的重叠。

3)数据挖掘和统计

统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等

4)数据挖掘和决策支持系统

· 数据仓库

· OLAP（联机分析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库

· 决策支持工具融合

将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。

4. 数据挖掘的社会背景

数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上

，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中

神秘，它不可能是完全正确的。

客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在

美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国

转载的

❿ 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。