本篇目录：
- 1、数据挖掘要解决的问题有哪些?
- 2、数据探索的基本问题有哪些
- 3、什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?
- 4、数据挖掘中的原始数据存在的问题
- 5、帮我想几个关于数据挖掘的答疑问题及答案啊!!!跪求!!!
- 6、数据仓库与数据挖掘问题
数据挖掘要解决的问题有哪些?
聚类问题 聚类问题不归于猜测性的问题，它首要处理的是把一群目标划分红若干个组的问题。划分的依据是聚类问题的中心。所谓物以类聚，人以群分，故得名聚类。
神经网络 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型。
主要侧重解决四类问题，分类、聚类、关联、预测。数据挖掘是一个高级数据分析师必须掌握的技能，通过建模和算法，数据挖掘能够创造比基础的数据分析更大的价值。分类问题，分类问题是最常见的问题。
（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。
目前的技术对数据挖掘的隐私保护十分有限，大致方法就是：要么干脆拒绝相关数据的外部访问（这不太现实）；要么用一定算法把数据随机化（可惜再怎么随机也只是伪随机，不过能稍微有点保护作用）。
数据挖掘可以发现数据的相关性，一个经典的数据挖掘问题是，通过对超市的销售数据分析发现，很多人常常一起买啤酒和尿片，也就是说这两样看起来不相关的商品的销售具有相关性。
数据探索的基本问题有哪些
1、在统计学领域，将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。
2、数据存储问题：随着技术不断发展，数据量从TB上升至PB，EB量级，如果还用传统的数据存储方式，必将给大数据分析造成诸多不便，这就需要借助数据的动态处理技术，即随着数据的规律性变更和显示需求，对数据进行非定期的处理。
3、异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。
4、处理数据 处理数据是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?
1、数据挖掘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。
2、“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson， et al）“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。
3、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。
4、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。
5、网舟科技就是基于移动互联网的数据采集，分析用户行为，通过数据挖掘手段，实现全程数据分析解决方案。使用的分析工具是当前业内最先进的Adobe Insight。
6、数据挖掘是一种利用技术和方法从大规模数据中揭示模式和关联、预测未来趋势的过程。数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，从数据中提取有用的信息和知识。
数据挖掘中的原始数据存在的问题
原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。在数据挖掘之前要对原始数据进行预处理是数据挖掘中使用的数据的原则。
在数据挖掘中，海量的原始数据中存在大量不完整（有缺失值）、不一致、有异常的数据，会严重影响到数据挖掘建模的执行效果，甚至会导致挖掘结果的偏差，进而数据清洗就变得尤为重要。
机器学习之常见的数据预处理：原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。1 数据挖掘中使用的数据的原则 尽可能赋予属性名和属性值明确的含义； 去除惟一属性； 去除重复性； 合理选择关联字段。
从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。
数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据就是一般不符合要求以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘中，常见的脏数据包括：缺失值；异常值；不一致的值；重复数据及含有特殊符号的值。
帮我想几个关于数据挖掘的答疑问题及答案啊!!!跪求!!!
答案：不一定，1) 可能是既定事实，比如奶粉和奶瓶，这个是大家工人的事实，不需要用关联规则来解释。
我们再找B到C。存在B的集合有1，2，4，5四个。那么在这里面存在C的有几个？2，4，5三个，所以B到C的置信度就是3/4=75 其他的也是这么计算。具体的答案我就不算了，你自己再看看。
数据仓库系统是集成的、与时间相关的数据集合，ETL作为数据仓库的核心，负责将分布的、异构数据源中的数据进行抽取、清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据仓库与数据挖掘问题
从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。
数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。
数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。
到此，以上就是小编对于数据挖掘常见问题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。
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