本篇目录：
数据挖掘和数学建模是什么关系
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，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、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
建模可大可小，最基本的是建立一个独立与实际业务之外，又尽量和实际业务相同的可运行的系统。并把他们抽象成数据仓库（现在都是hadoop之类的了），挖掘就是在此基础之上挖掘出需要的结果，至于挖掘的方法就是算法。
个人觉得数学建模是介乎业务模型和数据挖掘之间的东西，既要有将实际问题转化为数学模型的思维，同时在采用的模型、算法方面和数据挖掘有极大的重合。所以对于开拓横向的数据化业务思维、分析能力以及基础的数据挖掘能力都有帮助。
数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践，即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程后，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型。数学是研究数量，结构，变化以及空间模型等概念的一门学科。
“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
你这不是数据建模，而是数据挖掘。或者说需要先建模，然后再数据挖掘分析才能得出结果，这样你就必须提供更加详细的数据，比如每个城镇对不同产品的需求关系。你说的表格如果包含这些数据，那建模也是需要需要这些数据才能做的。
数据挖掘需要哪些学科的基础?
学好各项数学基础课，主要就是线性代数，概率论、统计学等。程序语言，比如c++/java和python，再加个matlab之类的方便应用的语言。会一些机器学习的课程，了解这个领域具体在研究的东西，看点公开课或者书籍。
进行数据挖掘，需要学习以下方面的知识和技能：数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。
统计学。根据知乎得知，数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。想更多了解数据挖掘相关的学科，推荐上CDA数据分析师的课程。
数据挖掘需要的技能：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
学大数据需要具备的基础是数学基础、统计学基础和计算机基础。
数据挖掘方向的数学基础
1、数学基础是线性代数和统计学，微积分、泛函分析、泛函分析以及拓扑学和图论。数据挖掘，是指从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，是近年来计算机领域火热的研究内容。
2、会用聚类算法进行数据挖掘需要线性代数， 变分演算，距离度量，距离矩阵等的数学知识基础。在数据科学中，我们可以通过聚类分析观察使用聚类算法后获得一些有价值的信息，其中会涉及许多数学理论与实际计算。
3、（1）学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。
到此，以上就是小编对于数据挖掘和数学的关系的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
微信扫一扫打赏
