数据挖掘技术的（数据挖掘技术的由来）-大唐2025

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数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。

数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法，大致有十三种常用的数据挖掘的技术。

统计学统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。

数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有神经网络、遗传算法、决策树方法、粗集方法、覆盖正例排斥反例方法、统计分析方法、模糊集方法和挖掘对象。

常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。关联分析关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。

1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。

2、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。神经网络技术。

3、数据挖掘可以应用在金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业等领域。数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。

4、大数据挖掘主要涉及以下四种：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。

包括为建模工作准备数据的选择、转换、清洗、构造、整合及格式化等多种数据预处理工作。建立模型建立模型，指选择和使用各种建模技术，并对其参数进行调优。一般地，相同数据挖掘问题类型会有几种技术手段。

收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。03 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。

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。

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