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發(fā)布： IT培訓(xùn) 發(fā)布時間：2023-11-13 17:59:54

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數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，它涉及到對數(shù)據(jù)的分析和處理，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)。

數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)包括：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的重要步驟，它包括對數(shù)據(jù)的清洗、集成、變換和規(guī)約等操作。數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是使數(shù)據(jù)更加規(guī)范化和易于處理，同時去除噪聲和冗余數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集。

2.聚類分析

聚類分析是一種將數(shù)據(jù)集劃分為若干個組或類的技術(shù)。通過聚類分析，可以將數(shù)據(jù)按照某種相似性度量(如距離、密度等)進行分組，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和趨勢。聚類分析在市場細分、客戶分類、異常檢測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是尋找數(shù)據(jù)中的有趣關(guān)系的技術(shù)。通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則，從而揭示數(shù)據(jù)之間的潛在聯(lián)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在推薦系統(tǒng)、市場分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

4.分類與預(yù)測

分類與預(yù)測是利用已知的數(shù)據(jù)建立模型，并對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測的技術(shù)。分類與預(yù)測可以幫助我們理解數(shù)據(jù)的特征和趨勢，同時對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分類。分類與預(yù)測在風險評估、信用評分、疾病預(yù)測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

5.時序模式挖掘

時序模式挖掘是發(fā)現(xiàn)時間序列數(shù)據(jù)中的模式和趨勢的技術(shù)。時序模式挖掘可以幫助我們理解時間序列數(shù)據(jù)的長期行為和短期變化，同時預(yù)測未來的趨勢和事件。時序模式挖掘在股票市場分析、氣象預(yù)測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。

其它答案
冰闊落 2020-06-22 18:56:36

數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識，它涉及到對數(shù)據(jù)的分析和處理，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)基礎(chǔ)包括：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理2.聚類分析3.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.分類與預(yù)測5.時序模式挖掘。


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