3月13日下午，南京郵電大學(xué)計算機(jī)學(xué)院、軟件學(xué)院院長李濤教授在CIO時代微課專欄做了題為“Da 數(shù)據(jù)Times挖掘”的主題分享，對Da進(jìn)行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù)挖掘”時代已經(jīng)成為各行各業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。1.-3挖掘在數(shù)據(jù)的時代，數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)-0。

不同的學(xué)者對數(shù)據(jù) 挖掘的理解不同，但個人認(rèn)為數(shù)據(jù) 挖掘的特點(diǎn)主要有以下四個方面:1 .應(yīng)用:數(shù)據(jù) 挖掘來源于實際生產(chǎn)生活中應(yīng)用的需求，挖掘 數(shù)據(jù)來源于具體應(yīng)用，同時通過數(shù)據(jù) -。

數(shù)據(jù)挖掘又譯為數(shù)據(jù)探索，數(shù)據(jù)挖掘。它是通過數(shù)學(xué)模型分析企業(yè)存儲的大量數(shù)據(jù)，找出不同的客戶或細(xì)分市場，分析消費(fèi)者的偏好和行為的方法。是數(shù)據(jù) library知識發(fā)現(xiàn)的一步。數(shù)據(jù) 挖掘一般指自動搜索大量數(shù)據(jù)中隱藏的具有特殊關(guān)系的信息的過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù) 挖掘的任務(wù)包括相關(guān)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特殊群體分析和演化分析。

是利用數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的學(xué)科。通常通過探索、處理、分析或建模來實現(xiàn)數(shù)據(jù)。我們可以看到數(shù)據(jù) 挖掘具有以下特點(diǎn):基于大量的數(shù)據(jù):并不是說小數(shù)據(jù)就不能進(jìn)行挖掘其實大部分/不過一方面太小的量數(shù)據(jù)完全可以手工總結(jié)另一方面，數(shù)據(jù)的小數(shù)量往往不能反映現(xiàn)實世界中的普遍特征。

Utilize-3挖掘Carry數(shù)據(jù)常用的分析方法主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、網(wǎng)頁挖掘等等。1.分類是在數(shù)據(jù)庫中找出一組數(shù)據(jù)對象的共同特征并按照分類模式將其劃分到不同的類中，目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定的類別中?？蓱?yīng)用于客戶分類、客戶屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶購買趨勢預(yù)測等。例如，某汽車零售商根據(jù)客戶對汽車的喜好將客戶分為不同的類別，這樣營銷人員就可以直接將新車的廣告宣傳冊郵寄給有這種喜好的客戶，這樣就大大增加了商業(yè)的幾率。

呵呵，以上回答都是這樣，但就是不對。數(shù)據(jù) 挖掘是從大量的數(shù)據(jù)而不是“未知數(shù)據(jù)”中尋找有價值的、有趣的、未知的知識。數(shù)據(jù)當(dāng)然是知道的?？梢哉业降闹R結(jié)構(gòu)取決于所使用的方法/模式。具體的知識是不是“知識”，是不是有用，是不是需要，不是算法或者-3挖掘技術(shù)的問題。是實施者需要解決的問題。

采用數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)一般可以解決企業(yè)管理中的技術(shù)問題。中成，謝謝你。使用數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)一般可以解決企業(yè)管理中的問題:高、中、低層管理可以幫助給出管理方向，數(shù)據(jù)是實際情況的真實體現(xiàn)，當(dāng)然前提是數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確。根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，低層是團(tuán)隊層，中層是部門層，高層是企業(yè)決策層。不同層次的數(shù)據(jù)反映的角度不同，帶來的管理信息也不同。根據(jù)-3，

在維度表中，行是元組，列是屬性(只到這個程度，只要你有一點(diǎn)基礎(chǔ)，應(yīng)該就能明白，如果你是初學(xué)者，建議你去做。數(shù)據(jù)好好看看模型的知識，比如星型模式雪花模式)支持(A>B)包含A和B的元組個數(shù)/元組總數(shù)數(shù)據(jù)大量噪聲。錯誤容易造成統(tǒng)計和-3挖掘迷茫數(shù)據(jù)興趣包含很多種(一般來說就是用戶需要信息的程度)。還不如買一本叫《數(shù)據(jù)挖掘》的書。

從計算的角度來說，就是把所有用戶對一個項目的偏好作為一個向量來計算項目之間的相似度，然后根據(jù)用戶的歷史偏好來預(yù)測當(dāng)前用戶沒有表達(dá)偏好的項目，計算得到一個排序后的項目列表作為推薦。對于這個問題，對于產(chǎn)品1，根據(jù)所有用戶的歷史偏好，喜歡產(chǎn)品1的用戶喜歡產(chǎn)品2，得出產(chǎn)品1和產(chǎn)品2相似的結(jié)論(計算相似度的方法有很多，比如歐氏距離、皮爾遜相關(guān)系數(shù)、余弦相似度等等)。