神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問題，因此近年來受到越來越多的關(guān)注。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法由于其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-2挖掘中得到了應(yīng)用。

其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡單，易于操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個種子，逐個與反例集進(jìn)行比較。

Direct-2挖掘:目標(biāo)是使用可用的數(shù)據(jù)來建立模型，該模型可用于剩余的數(shù)據(jù)和特定變量(可以理解為)Indirect數(shù)據(jù)挖掘:特定變量而是在所有變量之間建立一種關(guān)系。數(shù)據(jù) 挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其良好的魯棒性、自組織和適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問題，近年來受到越來越多的關(guān)注。

遺傳算法由于其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-2挖掘中得到了應(yīng)用。決策樹方法決策樹是預(yù)測模型中常用的算法。它有目的地對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并從中發(fā)現(xiàn)一些有價值的潛在信息。其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡單，易于操作。

Da 數(shù)據(jù)不僅僅是指數(shù)據(jù) Da，更重要的是要進(jìn)行-2分析，并且只能通過分析。下面南邵的IT培訓(xùn)介紹Da-2分析的五個基本方面。1.可視化分析是否正確數(shù)據(jù) -1/專家或普通用戶數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)-1?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。2.-2挖掘算法可視化是給人的，-2挖掘是給機(jī)器的。

這些算法不僅要處理數(shù)據(jù)的量，還要處理數(shù)據(jù)的速度。3.預(yù)見性分析能力-2挖掘能使分析工作人員更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)見性。4.語義引擎給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)由于數(shù)據(jù)的非結(jié)構(gòu)化的多樣性，需要一系列的工具進(jìn)行解析和抽取，分析-2/。語義引擎需要被設(shè)計成能夠智能地從“文檔”中提取信息。

Da 數(shù)據(jù)概念:Da 數(shù)據(jù)是近兩年提出的，它有三個重要特點:數(shù)據(jù)數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，數(shù)據(jù)更新速度快。由于web技術(shù)的發(fā)展，Web用戶自動保存的數(shù)據(jù)和傳感器的不斷采集數(shù)據(jù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，自動采集和存儲數(shù)據(jù)的速度在加快，全世界數(shù)據(jù)的量在不斷擴(kuò)大。數(shù)據(jù)的存儲和計算超出了單臺計算機(jī)(小型機(jī)和大型機(jī))的能力，這對數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)的實現(xiàn)提出了挑戰(zhàn)(一般來說，數(shù)據(jù)

涉及到很多算法，比如機(jī)器學(xué)習(xí)衍生出來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)，分類回歸樹，以及分析相關(guān)的很多算法。數(shù)據(jù) 挖掘的定義是從海量數(shù)據(jù)中尋找有意義的模式或知識，大數(shù)據(jù)需要映射成小單元進(jìn)行計算，然后將所有的結(jié)果進(jìn)行整合，也就是所謂的mapreduce算法框架。