数据挖掘技术（数据挖掘技术概念）

今天和大家分享一些关于数据挖掘技术(数据挖掘技术的概念)的问题。以下是边肖对这一问题的总结。让我们来看看。

1。数据挖掘技术有什么特点？

1。基于大量的数据

并不是不能发掘少量的数据。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在少量数据上运行并取得结果。但是，一方面，太小的数据可以通过人工分析来总结，另一方面，小数据通常不能反映实际世界的一般特征。

2。不寻常

所谓意义不同寻常，就是发现的常识不简单。一定不能类似于某著名体育评论员说的:“我算了一下，直到比赛结束才发现一个搞笑的现象。本届国际杯的进球数和失球数是一样的。真巧！”这个常识。这看似没必要，但很多不懂交易常识的数据挖掘新手经常犯这个错误。

3。含蓄

数据挖掘是发现数据深处的常识，而不是直接出现在数据表面的信息。常用的BI工具完全可以让用户找到这些信息。

4。新奇感

挖掘出来的常识应该是不为人知的，否则只是为了验证交易专家的经验。只有新的常识才能帮助公司获得进一步的洞察力。

5。有效性

挖掘的成果必须给企业带来直接或间接的利益。有人说数据挖掘只是“屠龙技术”。看起来很嚣张，其实没什么用。这只是一个错误的想法。不可否认的是，在一些数据挖掘项目中，因为缺乏明确的交易政策，或许是因为数据质量的欠缺，或许是因为人们对千变万化的交易流程的抗拒，又或许是因为挖掘人员经验不足，结果会不安全，甚至是无用的。

数据挖掘技术有什么特点？青藤边肖将在这里与你分享。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能帮到你。如果想了解更多关于数据分析师和大数据工程师的技能和资料，可以点击本站其他文章进行学习。

二、数据挖掘技术有什么特点？

①基于大量数据

并不是说不能对少量数据进行挖掘。事实上，大多数数据挖掘算法都可以在少量数据上运行并得到结果。但是，一方面，少量的数据可以通过人工分析完全概括，另一方面，少量的数据往往不能反映现实世界中的普遍特征。

②非平凡的

所谓不凡，就是挖掘出来的知识要不简单，一定不能和某个著名体育评论员说的差不多。“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象。直到这场比赛结束，本届世界杯的进球数和失球数都是一样的。很巧啊！”那种知识。这个似乎不用说，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手经常犯这个错误。

③含蓄

数据挖掘是发现隐藏在数据中的知识，而不是直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

④新颖性

挖掘出来的知识应该是以前不知道的，否则只是验证了商业专家的经验。只有新知识才能帮助企业获得进一步的洞察力。

⑤值

开采的成果必须给企业带来直接或间接的利益。有人说数据挖掘只是“屠龙之术”，看起来很玄乎，其实没什么用。这只是一个误会。不可否认的是，在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为缺乏数据质量，或者因为人们 *** 改变业务流程，或者因为挖掘者缺乏经验，都会导致结果不佳甚至根本没有结果。但是，大量的成功案例也证明，数据挖掘确实可以成为提高效率的利器。

3。数据挖掘的技术有哪些？

①决策树技术

决策树是一种非常成熟和广泛使用的数据挖掘技术。在决策树中，被分析的数据样本首先整合成一个树根，然后逐层分支，最后形成几个节点，每个节点代表一个结论。

②神经 *** 技术

神经 *** 通过数学算法模仿人脑思维，是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经 *** 是人脑的抽象计算模型。数据挖掘中的“神经 *** ”是由大量并行分布的微处理单元组成的。它具有通过调整连接强度从经验知识中学习的能力，并且能够应用这些知识。

③回归分析技术

回归分析包括线性回归，线性回归主要指多元线性回归和回归。其中，回归更多的用于数据运算，包括响应预测、分类等。

④关联规则技术

关联规则是数据库和数据挖掘领域中被发明和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，即重复模式和并发关系，即并发关系，也称为关联。

⑤聚类分析技术

聚类分析有一个通俗的解释和比喻，就是“物以类聚，人以群分”。根据几个具体的业务指标，可以将被观察群体按照相似性和相异度划分为不同的群体。划分后，每个组中的对象之间的相似度会很高，而不同组中的对象之间的相异度会很高。

⑥贝叶斯分类技术

贝叶斯分类方法是一种非常成熟的统计分类方法，主要用于预测类成员之间 *** 的可能性。例如，给定的观察值属于特定类别的概率可以通过其相关属性来判断。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的贝叶斯分类算法，甚至可以和决策树、神经 *** 算法相提并论。

第四，数据挖掘技术

以上是边肖关于数据挖掘技术(数据挖掘技术概念)及相关问题的回答。希望关于数据挖掘技术(数据挖掘技术概念)的问题对你有用！