1. 数据挖掘的功能及常用的技术
数据挖掘（Data mining）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。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。
2. 数据挖掘的使用
高维数据的解答如下：
平时经常接触的是一维数据或者可以写成表形式的二维数据。
高维数据也可以类推，不过维数较高的时候，直观表示很难。
高维数据挖掘是基于高维度的一种数据挖掘，它和传统的数据挖掘最主要的区别在于它的高维度。高维数据挖掘已成为数据挖掘的重点和难点。随着技术的进步使得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据、文档词频数据、用户评分数据、WEB使用数据及多媒体数据等，它们的维度（属性）通常可以达到成百上千维，甚至更高。
3. 十三种常用的数据挖掘的技术
从海量的各种数据中快速获取有价值信息的技术，叫做大数据技术。
大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
4. 数据挖掘的功能及常用的技术有
Excel作为一种强大的数据挖掘工具，具备以下五大功能：
①函数、②图表、③数据分析、④数据透视表、⑤规划求解。
具体如下：
一、Excel中的函数
存储在电脑中的数据，不能直接分析，需要进行“统计和分析处理”。数据挖掘之前，需要求出数据的平均值、总和、最大值、最小值。开始挖掘之后，为厂得到更深层的结果，根据统计和分析的目的以及数据的性质，灵活使用不同的函数。
二、Excel中的图表
数据挖掘的重要方法之一是“数据可视化”Excel有70多种图表，常用的有：a、柱形图 b、折线图 c、散点图 d、直方图 e、帕雷托图。
三、Excel中的数据分析
数据挖掘工具有S-PLUs、SAS、SPSS等多种软件和专业应用程序。使用这些软件吋，需要具备一定的专业技术，还要负担一些费用。与此相反，Excel的“数据分析”对于数据挖掘的初学者而言，是一款操作简单而且实用的数据挖掘和统计分析分析工具。
四、Excel中的数据透视表
Excel可以将表格中的数据转换成“数据透视表”。数据透视表又叫“交叉表”。交叉表是把数据“分层”的表。数据挖掘时“分层”也是非常重要的一环。
五、Excel中的规划求解
规划求解，简单地说就是“线性规划法程序”，包括线性规划法，非线性规划法和整数规划法．打开“线性规划法’，读者可能会觉得难以操作。“规划求解”是在多种约束条件(公式化)下，为了使目标变量最大(最小)而求解未知数(也叫参数)的工具，使用范围非常广泛。
5. 数据挖掘的功能及常用的技术方法
IDC即是Internet Data Center，是基于INTERNET网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施以及相关的服务体系。
IDC提供的主要业务包括主机托管(机位、机架、VIP机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。 互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC。就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。即拥有服务器的公司把服务器放到数据中心，就是我们平常所说的服务器租用和托管以及 相关的其他业务。 IDC机房就是互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC，就是电信部门利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。
6. 数据挖掘的基本功能
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
7. 数据挖掘的功能及常用的技术有哪些
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
第四，大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
8. 数据挖掘常用技术有哪些
据的处理过程可以分为大数据采集、存储、结构化处理、隐私保护、挖掘、结果展示(发布)等，各种领域的大数据应用一般都会涉及到这些基本过程，但不同应用可能会有所侧重。对于互联网大数据而言，由于其具有独特完整的大数据特点，除了共性技术外，采集技术、结构化处理技术、隐私保护也非常突出。
有很多算法和模型可以解决这些处理过程中的技术问题，并且为了最终用户的使用方便，它们大都被进一步的封装，形成了比较简单易用的操作平台。目前大数据技术平台有很多，归纳起来可以按照以下方式进行分类：
(1)从大数据处理的过程来分：包括数据存储、数据挖掘分析、以及为完成高效分析挖掘而设计的计算平台，它们完成数据采集、ETL、存储、结构化处理、挖掘、分析、预测、应用等功能。
(2)从大数据处理的数据类型来划分：可以分为针对关系型数据、非关系型数据(图数据、文本数据、网络型数据等)、半结构化数据、混合类型数据处理的技术平台。
(3)从大数据处理的方式来划分：可以分为批量处理、实时处理、综合处理。其中批量数据是对成批数据进行一次性处理，而实时处理(流处理)对处理的延时有严格的要求，综合处理是指同时具备批量处理和实时处理两种方式。
(4)从平台对数据的部署方式看：可以分为基于内存的、基于磁盘的。前者在分布式系统内部的数据交换是在内存中进行，后者则是通过磁盘文件的方式。
此外，技术平台还有分布式、集中式之分，云环境和非云环境之分等。阿里云大数据平台构建在阿里云云计算基础设施之上，为用户提供了大数据存储、计算能力、大数据分析挖掘、以及输出展示等服务，用户可以容易地实现BI商业智能、人工智能服务，具备一站式数据应用能力。
不同的大数据技术平台提供了对这些处理过程的支持，有的平台可能会支持多个过程，但是侧重点也不同，支持的深度也有所不同，因此有必要熟悉各种平台的功能，并做出比较分析，以便在实际应用中选择适合于自己需求的技术平台。
选择一个合适的大数据技术平台是非常重要的，它能够使得大数据应用开发更加容易、让开发人员更集中精力在业务层面的数据分析与处理上。一些共性的基础问题，例如数据如何存储、如何检索、数据统计等，就可以由平台来完成。选择合适的大数据技术平台应当考虑以下因素：
(1)平台的功能与性能：由于不同平台侧重的功能不同，平台的性能也就有很多需要考察的方面。比如对于存储平台来说，数据的存储效率、读写效率、并发访问能力、对结构化与非结构化数据存储的支持，所提供的数据访问接口等方面就是比较重要的。对于大数据挖掘平台来说，所支持的挖掘算法、算法的封装程度、数据挖掘结果的展示能力、挖掘算法的时间和空间复杂度等，是比较重要的指标。
(2)平台的集成度：好的平台应该具有较高的集成度，为用户提供良好的操作界面，具有完善的帮助和使用手册、系统易于配置、移植性好。同时随着目前软件开源的趋势，开源平台有助于其版本的快速升级，尽快发现其中的bug，此外，开源的架构也比较容易进行扩展，植入更多的新算法，这对于最终用户而言也是比较重要的。
(3)是否符合技术发展趋势：大数据技术是当前发展和研究的热点，其最终将走向逐步成熟，可以预见在这个过程中，并非所有的技术平台都能生存下来。只有符合技术发展趋势的技术平台才会被用户、被技术开发人员所接受。因此，一些不支持分布式、集群计算的平台大概只能针对较小的数据量，侧重于对挖掘算法的验证。而与云计算、物联网、人工智能联系密切的技术平台将成为主流，是技术发展趋势。
技术迭代更新速度加快，当我们花很多时间去掌握熟悉某种技术平台后，可能新的更好的技术平台出现了，导致我们受累奔波于各种技术平台，因此，最好的策略就是全面系统地掌握大数据技术的原理和实现方案，这样学习新的技术平台就很容易上手。
9. 数据挖掘技术基础知识
统计员岗位一般需要整理数据资料，对业务数据进行统计、分析，并制作报表；根据项目需求，完成具体指定的重要数据统计，为相关决策提供一些依据。
按照职位类别来看，有偏财务的，有偏数据分析的，有偏生产和库存等。
常用的Excel技能可以分为五块：Excel公式+Excel常用技巧+Excel数据透视表+Excel图表+Excel VBA。
Excel公式
一般是从Excel公式开始学习，Excel公式这块分为5块：数据清洗类、关联匹配类、逻辑运算类、计算统计类和时间序列类。
常用Excel技巧
掌握了Excel常用公式后，还需要知道一些常用的Excel技巧，这样可以提高Excel使用的效率！
数据透视表
数据透视表是Excel中一个非常强大、使用最多的一个功能，可以让我们不必记住很多繁琐的公式，而实现对数据进行多维度分析。
Excel图表
古谚有云，一图胜万言。因为人类主要是视觉动物，很多时候通过图表来展现数据更有效，领导更喜欢。
Excel VBA
虽然Excel为我们提供了很多非常强大的功能，但是如果有很多Excel文件都需要处理，效率变得极为重要，Excel VBA是Excel中的一门编程语言，通过程序中的条件、循环等，可以极大地提高工作效率。
数据分析
虽然说统计员可能很少做数据分析，但有时候遇到一些数据分析问题，通过Excel的数据分析功能搞定，会让别人对你刮目相看，也许能得到更多的机会！
Excel提供了一些常用的数据分析工具库，通过调用这些库可以很容易实现一些数据分析功能。
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