1. 数据挖掘中的数据建模是指
数据挖掘（DM）：针对潜在的、不明显的数据关系建立数据模型辅助决策。
结构化决策: 指能建立适当的模型产生决策方案,并能从多个方案中得到问题解的、可程序化的决策。
非结构化决策: 指不易用确定的数学模型来描述其决策过程,只能得到一定假设条件下问题近似解的、通过规则推理可转换为程序化的决策.
2. 下列属于数据挖掘建模的工作是
数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。
1. 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们
要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。
2. 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证
等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
3. 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准
备工作。
4. 模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
5. 模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的
商业目标。
6. 上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识
需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较
复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的
监控和维护就会变得重要。
3. 数据挖掘中的数据建模是指哪些
数据挖掘就是从大量的、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。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
4. 数据建模的一般方法为
数据模型是对现实世界数据的模拟，是一个研究工具，利用这个研究工具我们可以更好地把现实中的事物抽象为计算机可处理的数据。数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。从数据库角度而言，层次模型、网状模型和关系模型，是三种重要的数据模型。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。
数据库技术发展至今，主要有三种数据模型：层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
数据分析中常见的数据模型：行为事件分析、漏斗分析模型、留存分析模型、分布分析模型、点击分析模型、用户行为路径分析模型、用户分群分析模型和属性分析模型等。
5. 数据挖掘建模过程包括
数据挖掘建模的标准流程，同时亦称为跨产业数据挖掘标准作业程序，数据挖掘主要分为商业定义、数据理解、数据预处理、建立模型、实施六步，各步骤的叙述说明如下：
6. 数据建模和数据挖掘的区别
CSOnet会议即计算社会网络国际会议，是一个重要的跨学科论坛，汇集了网络计算、社会网络、媒体分析和挖掘等社会网络领域的研究人员和从业人员，介绍原创研究成果，交流和传播创新的发展经验。该国际会议至今已举办6届，举办地分布在世界各地。
CSoNet 致力于解决网络中新出现的重要计算问题，重点关注与社交网络分析、建模和数据挖掘相关的基本背景、理论技术开发和现实应用，针对国家对于计算机网络与信息安全发展规划的指导思想，共同讨论未来方向和规划。
7. 数据挖掘中的数据建模是指什么
数据分析和数据挖掘，两者的工作内容有着不小的区别。
对于一个数据分析师来说，最重要的并不是编程技能，而是逻辑分析能力、业务理解能力、报告展示能力等。数据挖掘工程师一般情况下不会接触太多的业务。
数据分析师：基于业务，通过数据分析手段发现和分析业务问题，为决策作支持。
数据挖掘工程师：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。
两者的职业路线也非常不同，数据分析师之后可以做业务、可以转产品、可以做管理；而数据挖掘工程师一般会在技术领域垂直、深入地探索，之后可能会做技术管理，也有一辈子做技术的。
数据分析与挖掘有哪些就业方向？需要什么技能？
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8. 分析与建模是数据分析的核心
配合公司提取需要的数据，对多种数据源进行组合分析、挖掘和建模，提交有效的分析报告;
2. 主动发现值得关注的数据现象并向相关部门汇报；
3. 对各类数据进行验证核对，确保数据的准确性、有效性；
4. 协调相关部门实施关键数据的记录，进行日常数据的汇总保存；
5. 各类业务周期性报表制作、专项报表制作
9. 数据建模包括
Excel建模简而言之就是建立数学模型，解决实际问题。应用广泛，单纯的数学问题、金融、财务、建筑等领域都可以使用。 Excel是第一款允许用户自定义界面的电子制表软件（包括字体、文字属性和单元格格式）。它还引进了“智能重算”的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，而原先的制表软件只能重算全部数据或者等待下一个指令。同时，Excel还有强大的图形功能。 1993年Excel第一次被捆绑进Microsoft Office中时，Microsoft就对Microsoft Word和PowerPoint的界面进行了重新设计，以适应这款当时极为流行的应用程序。
10. 数据挖掘是一项以什么为基础的数据分析技术
计算机科学
数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。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。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。
基本信息
中文名
数据挖掘
别名
资料探勘
数据采矿
外文名
Data mining