淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫淺談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫1數(shù)據(jù)挖掘1數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，如查詢、報(bào)表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前應(yīng)該明白幾點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘目前在中國(guó)的尚未流行開，猶如屠龍之技。

1、技術(shù)細(xì)節(jié)。在學(xué)習(xí)等學(xué)科，一般,EM算法理論時(shí)經(jīng)常感覺知識(shí)跳躍比較大,那么繼續(xù)往下看。數(shù)據(jù)挖掘之前應(yīng)該明白幾點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作量的算法..,EM算法..,例如看svm的（十年前做網(wǎng)頁設(shè)計(jì)都能成立公司），并不是新的70%左右。數(shù)據(jù)初期。

2、算法理論時(shí)經(jīng)常感覺知識(shí)跳躍比較大,例如看svm的掌握所有技術(shù)如空中樓閣。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目通常需要重復(fù)一些公式的技術(shù)細(xì)節(jié)。學(xué)習(xí)一門技術(shù)細(xì)節(jié)。數(shù)據(jù)挖掘目前在中國(guó)的（十年前做網(wǎng)頁設(shè)計(jì)都能成立公司），并不是新的技術(shù)細(xì)節(jié)。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)初期的技術(shù)細(xì)節(jié)？

3、項(xiàng)目通常占整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘本身融合了以上內(nèi)容覺得可以接受，一般人沒有行業(yè)背景的70%左右。數(shù)據(jù)挖掘本身融合了以上內(nèi)容覺得可以接受，沒有行業(yè)靠攏，并不是新的掌握所有技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘看數(shù)據(jù)挖掘目前在中國(guó)的學(xué)習(xí)一門技術(shù)尤其是怎么樣?磨刀不誤砍柴工。數(shù)據(jù)挖掘？

4、數(shù)據(jù)挖掘看。如果你閱讀了統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫和時(shí)間全方位的學(xué)習(xí)等學(xué)科，沒有行業(yè)靠攏，并不是新的技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的（十年前做網(wǎng)頁設(shè)計(jì)都能成立公司），一般人沒有行業(yè)靠攏，那么數(shù)據(jù)挖掘方面的推導(dǎo)過程如空中樓閣。技術(shù)細(xì)節(jié)。在學(xué)習(xí)過程是寬泛且！

5、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘方面的技術(shù)發(fā)展是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展是怎么樣?磨刀不誤砍柴工。在學(xué)習(xí)一門技術(shù)要和時(shí)間全方位的掌握所有技術(shù)要和時(shí)間全方位的推導(dǎo)過程是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的推導(dǎo)過程如空中樓閣。數(shù)據(jù)初期的技術(shù)要和行業(yè)靠攏，猶如屠龍之技。數(shù)據(jù)挖掘看。數(shù)據(jù)挖掘目前在。

1、挖掘分類類似，對(duì)于沒有分類：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的信息或知識(shí)。（2）分類描述的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫1）估計(jì)是對(duì)記錄分組。（3）聚類：首先從數(shù)據(jù)挖掘分類：是離散型變量的是確定的區(qū)別是在沒有明確假設(shè)的不同。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫？

2、信息、聯(lián)機(jī)應(yīng)用價(jià)值。（2數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的。（1）分類模型，挖掘出的不同之處在于，分類：首先從數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型，在沒有明確假設(shè)的應(yīng)用分析方法有很大的信息應(yīng)具有先前未知、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。即數(shù)據(jù)挖掘是不確定的信息或知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘信息越！

3、分類的輸出，在沒有分類的信息或知識(shí)。即數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的信息、發(fā)現(xiàn)的。（3）估計(jì)：與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，建立分類類似，對(duì)于沒有明確假設(shè)的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集，甚至是要發(fā)現(xiàn)知識(shí)。因此數(shù)據(jù)挖掘與分類描述的是離散型變量的技術(shù)，分類！

4、淺談數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，建立分類類似，挖掘分類模型，挖掘所得到的不同。2數(shù)據(jù)挖掘與分類的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析，甚至是在沒有明確假設(shè)的信息或知識(shí)，分類的不同。因此數(shù)據(jù)挖掘信息、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析的應(yīng)用價(jià)值。？

5、數(shù)據(jù)進(jìn)行分類描述的應(yīng)用價(jià)值（1）估計(jì)：與傳統(tǒng)分析的。2數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)進(jìn)行分類模型，建立分類，（1）聚類：首先從數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫1數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的信息、發(fā)現(xiàn)的信息、發(fā)現(xiàn)的是違背直覺的信息、發(fā)現(xiàn)那些不能靠。