1. 数据挖掘研究热点及发展趋势
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
2. 数据挖掘研究领域
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。
3. 数据挖掘发展前景
就业前景不错。
统计学就业方向及前景：由于近两年来大数据较火，导致市场上要许多统计专业专业人才。许多国內知名企业，都有紧急招募数据挖掘师或是数据分析师等；现阶段来看统计学就业方向主要是集中在政府部门及金融业领域。
4. 数据挖掘的未来趋势
商机提报指的是淘特综合全网数据挖掘到的趋势商品，用户需求大，目前商品竞争小。
有同款的话，可以通过报名活动参与，只要审核通过即可获得免费流量和资源。
报名通过即有机会获得免费的流量扶持，并有机会获得营销会场等资源位的优先投放。
5. 数据挖掘研究热点及发展趋势怎么写
寻找热点板块非常简单，看行业涨幅排名和涨停板最多的板块就是当前的热点了。
通达信敲击15，同花顺是94，就可以调出板块涨幅，还可以涨停板排序，这样找热点板块省时省力，复盘高效。
热点板块容易找到，困扰我们的是热点板块如何持续。
当天的热点，不代表明天的热点，贸然进去，可能就被闷到。
如果说寻找热点板块是基本功，那寻找持续热点是高级武功。
持续热点的3个重点。
1、卧龙凤雏，主线板块，跨越技术。
市场第一龙头，第二龙头都在同一板块，那么可以确认该板块是市场主线。
市场主线受到精锐资金关注及追捧，赚钱效应好，这时候的行情，技术面都是超买状态，或者弱转强，用技术解读怎么都是对的，所以跨越技术。
主线效应好，容易引起情绪一致，板块继续加强，持续上涨是必定的。
对于这种火力全开的板块，持续性当然更强一些。
2、板块共振，持续的前提。
板块共振的本质是个股内部的总体表现。
板块效应，板块内部集体上涨。
板块强度，板块涨停个股2个以上，越多越强。
产生共振集体上涨，首先一定是有消息面的刺激，板块动力被激活。
共同上涨，尤其是领涨的个股，板块率先涨停和封单最大的个股，持续性几率更大。
共振的板块，持续性也会更久有些，当然，有些个股不是一定要连涨，次日出现分化，有些连涨，有些没有资金助推的就要走波段。
3、板块走势，阶段的位置。
板块走势和个股走势意义相同。
个股底部强反弹和突破走势会大涨，板块这种走势也会这样。
板块走势强，也催生个股强势。
走强的板块走势强势是板块突破，次强是双底结构，第二底部放量上涨，基本上会有一波段，像现在的软件，信创，工业母机，数字货币等等。
即使不像龙头个股那样强力的，板块大部分个股也能走出波段上涨行情。
这是我们散户重点关注的持续板块。
板块走势注意一日游走势，在下跌趋势中，不会大涨，看看最近的白酒，涨一天跌好几天。
还有在底部，没有放量上涨的板块走势，尽量不要参与，这种上涨意愿不强力，一日游行情也很大。
4、尾声
从热点板块中发掘持续上涨的板块，然后在里面找出强势的个股，比寻找单一的个股，准确率更好一些。
我们常常疑惑，明明走势好的个股，为何不涨反跌呢？首先第一点要关注板块强势的，能给个股加持动力，第二个股有利好消息，基本面良好，这些催生个股上涨的走势、基本面、行业板块，综合一起是不是更好了。
所以不要关心一条鱼大不大，先看鱼塘够不够好，养得了大鱼吗？
6. 数据挖掘的研究热点
数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。
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。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等
7. 数据挖掘研究热点及发展趋势分析
这个专业从总体上看还是比较好就业的。随着社会发展，各种信息犹如火山爆发一般能量巨大，为了应对工作和生活需要，此时信息检索与数据挖掘专业就显得非常重要，可以极大地提高工作效率，实现信息利用目的，随着形势发展，这方面人才需求猛增，相信你会被就业市场看好的。
8. 数据挖掘的发展趋势
随着科技和经济的快速发展，物流市场日趋完善，在国内及国际物流市场的竞争机制的作用下，物流企业对于数据挖掘技术的应用表现出了极大的兴趣。
大多数生产型企业与零售企业为了快速发展经营规模、迎合当前物流市场的发展，迫切的需要借助数据挖掘技术来分析企业存在的问题并据此优化企业规划，提升企业的市场竞争力。
深入研究数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的中的应用势必会进一步加快物流行业的快速发展。
9. 数据挖掘热点分析
可以从身边挖掘，小人物小故事可以更好的引起共鸣。