数据挖掘研究内容（数据挖掘研究内容是什么）-大唐2025

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论文题目。论文题目应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。毕业论文的标题一般分为总标题、副标题、分标题几种。目录。

论文提纲可分为五部分：论文题目、目录、提要、关键词或主题词、论文正文。简单地说，你可以先将要写的题目为论点，然后题要为论据，详细进行论证，最后将结论进行描述结论就可以了。论文提纲是作者构思谋篇的具体体现。

编写提纲的步骤：确定论文提要，再加进材料，形成全文的概要论文提要是内容提纲的雏型。一般书，教学参考书都有反映全书内容的提要，以便读者一翻提要就知道书的大概内容。我们写论文也需要先写出论文提要。

论文提纲是指对于一篇论文所要讨论的主题、问题或者研究方向进行系统概括和归纳，以便于更好地组织文章结构、展开论述和阐述观点。

数据挖掘技术主要有决策树、神经网络、回归、关联规则、聚类、贝叶斯分类6中。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。

数据挖掘包括的六个业务：定义问题准备数据浏览数据生成模型浏览和验证模型部署和更新模型。

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。

1、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。

2、数据挖掘就是从大量的数据中，提取隐藏在其中的，事先不知道的、但潜在有用的信息的过程。数据挖掘的目标是建立一个决策模型，根据过去的行动数据来预测未来的行为。

3、数据挖掘一般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。

4、数据挖掘技术是数据处理的技术。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。

5、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。

6、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘的流程是：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

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