1. 简述数据挖掘的分类方法
传统数据技术主要是利用现有存在关系性数据库中的数据，对这些数据进行分析、处理，找到一些关联，并利用数据关联性创造价值。这些数据的规模相对较小，可以利用数据库的分析工具处理。
传统数据主要在关系性数据库中分析。
数据量基本在GB-TB之间，数据量的增长速度比较稳定且缓慢，主要为结构化数据，价值体现在统计和报表中。
纵向扩展提升硬件配置而不增加服务器数量，数据资源集中且单份数据，模型为移动数据。
2. 数据挖掘方法中分类的含义是什么
数据融合是将多传感 器信息源的数据和信息加以联合、相关及组合，获得更为精确的位置估计及身份估计，从而实现对战场态势和威胁以及其重要程度实时、完整评价的处理过程。 数据融合一词始于 20 世纪 70 年代，在 90 年代以来得到较快发展。美国国防部实验室 专家组在其 1991 年出版的数据融合字典中，对数据融合的定义如下: 从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因 此怎样合理、有效地整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。
结合 P2P、云 计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。
云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露、黑客入侵等棘手问题。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化 成本并大大提高了数据中心的效率。
3. 简述数据挖掘的分类方法有哪些
分段挖掘法是在翼侧的适当位置沿纵向将路堑分为几段，各段在纵向开挖进行施工，施工中需将一侧堑壁横向挖穿作为运土通道，故本法适用于一侧堑壁不厚的情况。
分层纵挖法是在路堑纵断面沿路堑全宽以深度不大的纵向分层挖掘前进，适宜于路堑宽度和深度均不大于的情况。
通道纵挖法是指沿路堑分层，每层纵向挖掘一条通道作为机械运行和出土的通道；
然后将通道向两侧拓展，上层通道拓宽至路堑边坡，在开挖下层通道，如此开挖至设计标高，该法适用于路堑较长、较宽和较深，两端地面坡度较小的情况。
4. 数据挖掘的主要方法有()
分析数据有两种，
1列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
这个要看你分析什么数据。
分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。
分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。
一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识），多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询—sql
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会sql，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些sql技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业，在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于a部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于a部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用a部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。a：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。b：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写sql代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写sql，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement，首先把你的整个思路整理出来，然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构，慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告，多问问他们是怎么去考虑这个问题的，别人的思想是怎么样的？他是怎么构建整个分析体系的。
四、业务、行业、商业知识。
当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候，你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。
这个放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三点是决定你能否进入这个行业，那么这则是你进入这个行业后，能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系，比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分，数据（鱼）离开了行业、业务背景（水）是死的，是不可能是“活”。而没有“鱼”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。
如何提高业务知识，特别是没有相关背景的同学。很简单，我总结了几点：
1、多向业务部门的同事请教，多沟通。多向他们请教，数据分析师与业务部门没有利益冲突，而更向是共生体，所以如果你态度好，相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。
2、永远不要忘记了google大神，定制一些行业的关键字，每天都先看看定制的邮件。
3、每天有空去浏览行业相关的网站。看看行业都发生了什么，主要竞争对手或者相关行业都发展什么大事，把这些大事与你公司的业务，数据结合起来。
4、有机会走向一线，多向一线的客户沟通，这才是最根本的。
标题写着告诫，其实谈不上，更多我自己的一些心得的总结。希望对新进的朋友有帮助，数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司，数据分析师已经成为一个互联网公司必备的职位了。
5. 数据挖掘一般分为()数据挖掘等种类
院校排名有厦门大学，投档线658分。
华东师范大学投档线657分。
上海财经大学投档线657分。
吉林大学投档分642分。
东华大学投档线639分，南京理工大学投档线639分。
华中师范大学投档线639分。
上海对外经贸大学投档线635分。中国地质大学投档线634分。等等
6. 简述数据挖掘的六种分类算法
大数据需要以下六类人才：
一、大数据系统研发工程师。 这一专业人才负责大数据系统研发，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库构设、优化数据库构架、解决数据库中心设计等，同时，还要负责数据集群的日常运作和系统的监测等，这一类人才是任何构设大数据系统的机构都必须的。
二、大数据应用开发工程师。 此类人才负责搭建大数据应用平台以及开发分析应用程序，他们必须熟悉工具或算法、编程、优化以及部署不同的MapReduce，他们研发各种基于大数据技术的应用程序及行业解决方案。其中，ETL开发者是很抢手的人才，他们所做的是从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要，将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，为提取各类型的需要数据创造条件。
三、大数据分析师。 此类人才主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。随着数据集规模不断增大，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长，具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才，他们所从事的是热门的分析师工作。
四、数据可视化工程师。 此类人才负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，清楚地揭示数据中的复杂信息，帮助用户更好地进行大数据应用开发，如果能使用新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那么，就成为很受欢迎的人才。
五、数据安全研发人才。 此类人才主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施，而对于数据安全方面的具体技术的人才就更需要了，如果数据安全技术，同时又具有较强的管理经验，能有效地保证大数据构设和应用单位的数据安全，那就是抢手的人才。 六、数据科学研究人才。 数据科学研究是一个全新的工作，够将单位、企业的数据和技术转化为有用的商业价值，随着大数据时代的到来，越来越多的工作、事务直接涉及或针对数据，这就需要有数据科学方面的研究专家来进行研究，通过研究，他们能将数据分析结果解释给IT部门和业务部门管理者听，数据科学专家是联通海量数据和管理者之间的桥梁，需要有数据专业、分析师能力和管理者的知识，这也是抢手的人才。
7. 简述数据挖掘的分类方法有
属于采矿领域的各种有用矿物的地下开采方法，其特征在于：将原采场底部16个漏斗放矿口改为 4个成对称布置的漏斗9，设置在间柱2中；在漏斗9的喇叭口到采场位置开挖振动机安装硐室3；该硐室3位于侧柱15内；在侧柱 15中布置一条运输巷道14，从其一侧，向上开挖指状短溜井8，与上部同样设置有振动机4和条筛5的硐室3相通；以完成振动机放矿→振动条筛→振动机装矿的连续作业。
8. 数据挖掘按数据挖掘方法和技术分类有哪些
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
9. 简述数据挖掘的基本类型
大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。