数据挖掘技术的ppt(数据挖掘技术的基础是什么)

虚拟屋 2022-12-23 18:58 编辑:admin 166阅读

1. 数据挖掘技术的基础是什么

本科或硕士以上学历,数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术,具有数据库系统开发经验;熟练掌握常用的数据挖掘算法;具备数理统计理论基础,并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学,211或者985最好。

2. 数据挖掘常用的技术有哪三种其定义分别是什么

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. 数据挖掘基础概念

1)根据挖掘的数据库类型分类:数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准(如数据模型、数据类型或所涉及的应用)分类,每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样,数据挖掘系统就可以相应分类。

例如,根据数据模型分类,可以有关系的、事务的、对象-关系的或数据仓库的挖掘系统。如果根据所处理数据的特定类型分类,可以有空间的、时间序列的、文本的、流数据的、多媒体的数据挖掘系统,或万维网挖掘系统。

2)根据挖掘的知识类型分类:数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类,即根据数据挖掘的功能分类,如特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演变分析。一个综合的数据挖掘系统通常提供多种和/或集成的数据挖掘功能。

此外,数据挖掘系统还可以根据所挖掘的知识的粒度或抽象层进行区分,包括广义知识(高抽象层)、原始层知识(原始数据层)或多层知识(考虑若干抽象层)。一个高级数据挖掘系统应当支持多抽象层的知识发现。数据挖掘系统还可以分类为挖掘数据的规则性(通常出现的模式)与挖掘数据的奇异性(如异常或离群点)。一般地,概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类挖掘数据的规则性,将离群点作为噪声排除。这些方法也能帮助检测离群点。

3)根据所用的技术类型分类:数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度(例如自动系统、交互探查系统、查询驱动系统),或所用的数据分析方法(例如面向数据库或面向数据仓库的技术、机器学习、统计学、可视化、模式识别、神经网络等)描述。复杂的数据挖掘系统通常采用多种数据挖掘技术,或采用有效的、集成的技术,结合一些方法的优点。

4)根据应用分类:数据挖掘系统也可以根据其应用分类。例如,可能有些数据挖掘系统特别适合金融、电信、DNA、股票市场、e-mail等。不同的应用通常需要集成对于该应用特别有效的方法。因此,泛化的全能的数据挖掘系统可能并不适合特定领域的挖掘任务

4. 数据挖掘的技术基础是( )

数据挖掘(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

5. 什么是数据挖掘技术的概念

数据挖掘得概念,关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用 数据挖掘的关联规则、概念、算法(以两种算法规则为例)归纳算法过程

6. 传统数据挖掘技术主要针对什么数据

数据挖掘起源于多种学科,其中最重要的是统计学和机器学习。统计学起源于数学其强调的是数学的精确性;机器学习主要起源于计算机实践其更倾向于实践,主动检测某个东西,来确定它的表现形式。

7. 数据挖掘需了解的数据基础

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value(价值)、真实性(Veracity)。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生

8. 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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