1. 数据挖掘功能举例
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。
2. 什么是数据挖掘?如何进行数据挖掘?
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。
3. 如何实现数据挖掘工作
大家都知道，在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据，这样才能够为数据分析工作打好基础。
但是在一般情况下，数据挖掘出来之后是有很多无用重复的数据的，如果将这些数据直接分析的时候会影响分析结果，这就需要对数据进行加工。如果加工得好，那么出来后的数据是一个简洁、规范、清晰的样本数据。
数据加工的步骤通常包括数据抽取、数据转换、数据计算。
4. 怎么利用数据挖掘
1、分类：找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。
2、回归分析：反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
3、聚类分析：把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能的小。
4、关联规则：描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可到处另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
5、特征分析：从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
6、变化和偏差分析：偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
7、Web页挖掘：随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集有关的信息。
5. 数据挖掘怎么实现
大数据的处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，最后是数据挖掘。
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
经过以上四个步骤，大数据的价值真正得到挖掘和实现。
6. 怎么挖掘数据
收集数据的常用方法有：
1、访问调查
访问调查又称派员调查，它是调查者与被检查者通过面对面地交谈从而得到所需资料的调查方法。
2、邮寄调查
邮寄调查是通过邮寄或其他方式将调查问卷送至被检查者，由被检查者填写，然后将问卷寄回或投放到指定收集点的一种调查方法。
3、电话调查
电话调查是调查人员利用电话通受访者进行语言交流，从而获得信息的一种调查方式。电话调查优点是时效快、费用低；不足是调查问题的数量不能过多。
4、座谈会
座谈会也称为集体访谈法，它是将一组受访者集中在调查现场，让他们对调查的主题发表意见，从而获取调查资料的一种方法。这种方法适用于搜集与研究课题有密切关系的少数人员的倾向和意见。
5、个别深度访问
个别深度访问是一次只有一名受访者参加的特殊的定性研究。常用于动机研究，以发掘受访者非表面化的深层次意见。这种方法最适宜于研究较隐秘的问题，如个人隐私；较敏感的问题等。
6、网上调查
网上调查主要有E-mail、交互式CATI系统、互联网CGI程序三种方法。
7. 数据挖掘 教程
数据挖掘(Data mining)指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含的、人们事先未知的、但又潜在有用的信息和知识的非平凡过程。也称数据中的知识发现(knowledge discivery in data,KDD)，它是一门涉及面很广的交叉学科，包括计算智能、机器学习、模式识别、信息检索、数理统计、数据库等相关技术，在商务管理、生产控制、市场分析、科学探索等许多领域具有广泛的应用价值。
8. 如何实现数据挖掘方法
数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程，是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程，在这个过程中可能用到机器学习等各种算法，最终的目的是进行智能决策，而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则，大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别
要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式，通常意义上，模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识，说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。
模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意，因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识，也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。
9. 如何实现数据挖掘技术
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。