談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫談數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉庫1數(shù)據(jù)挖掘1.1數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與查詢、報(bào)表、在線應(yīng)用分析等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)區(qū)別在于，數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的情況下挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識。什么是數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘？什么是數(shù)據(jù)挖掘？什么是數(shù)據(jù)挖掘。

20世紀(jì)90年代，隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入了一個全新的階段，即從過去只管理一些簡單的數(shù)據(jù)，發(fā)展到管理各種計(jì)算機(jī)生成的圖形、圖像、音頻、視頻、電子文件、網(wǎng)頁等各種類型的復(fù)雜數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越來越大。數(shù)據(jù)庫不僅為我們提供了豐富的信息，而且呈現(xiàn)出明顯的海量信息特征。在信息爆炸的時代，海量信息給人們帶來了很多負(fù)面影響，最重要的是有效信息難以提取。

這就是JohnNalsbert所說的“信息豐富但知識貧乏”的困境。擴(kuò)展數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)挖掘中對象數(shù)據(jù)的類型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的，甚至是異構(gòu)的。發(fā)現(xiàn)知識的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的、歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識可用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。數(shù)據(jù)挖掘的對象可以是任何類型的數(shù)據(jù)源。

需要學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)知識和概率知識。(1)做數(shù)據(jù)分析時，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識是肯定需要的，Excel、SPSS、R是需要掌握的基本功。如果做數(shù)據(jù)挖掘，一定要重視數(shù)學(xué)知識。數(shù)據(jù)挖掘需要一定的數(shù)學(xué)知識，比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等等。(2)學(xué)習(xí)樸素貝葉斯算法需要概率論的知識，而SKM算法需要高等代數(shù)或區(qū)間理論的知識。

但是要想深入學(xué)習(xí)這些算法，最好還是學(xué)習(xí)一些數(shù)學(xué)知識，這樣也能讓我們以后的路走得更順暢。我們經(jīng)常使用的語言有Python，Java，C或者C，關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA數(shù)據(jù)師的相關(guān)課程。課程既培養(yǎng)學(xué)生的硬數(shù)據(jù)挖掘理論和Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能，又培養(yǎng)學(xué)生的軟數(shù)據(jù)治理思維、經(jīng)營戰(zhàn)略優(yōu)化思維、挖掘管理思維、算法思維和預(yù)測分析思維，全面提升學(xué)生的數(shù)據(jù)洞察力。

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展越來越好，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為未來的一大趨勢。數(shù)據(jù)挖掘主要是利用未來的趨勢和行為，做出主動的、基礎(chǔ)的知識決策。下面北京計(jì)算機(jī)培訓(xùn)為大家介紹數(shù)據(jù)挖掘的功能。1.自動預(yù)測趨勢和行為數(shù)據(jù)挖掘自動查詢大型數(shù)據(jù)庫中的預(yù)測信息。很久以前，大量的人工分析問題，可以快速直接的從數(shù)據(jù)本身得出結(jié)論。二、關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是可以在數(shù)據(jù)中找到的重要知識。

相關(guān)性可分為簡單相關(guān)性、時間相關(guān)性和因果相關(guān)性。其中北京IT培訓(xùn)發(fā)現(xiàn)協(xié)會分析的目的主要是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)有時未知，有時已知，有時不確定，因此關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)生的規(guī)則具有可信度。第三，聚類數(shù)據(jù)庫中的記錄可以分成一系列有意義的子集，即聚類。聚類可以提高人們對客觀現(xiàn)實(shí)的認(rèn)識，是概念描述和偏差分析的前提。