數(shù)據(jù) 挖掘，有哪些常用的方法？數(shù)據(jù) 挖掘有哪些常用的方法？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要用于數(shù)據(jù) 挖掘的聚類技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘挖掘的基本流程是什么有很多種不同的實現(xiàn)方式，如果只是將數(shù)據(jù)拉入Excel表中進(jìn)行計算，就只有數(shù)據(jù)，第(3)步數(shù)據(jù)規(guī)格:如果實現(xiàn)了數(shù)據(jù) 挖掘的大部分算法，那么即使在數(shù)據(jù)上做少量的業(yè)務(wù)也需要很長時間。

數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有很多，根據(jù)不同的分類有不同的分類。數(shù)據(jù) 挖掘中常用的一些技術(shù)有:統(tǒng)計技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、歷史分析、遺傳算法、聚集檢測、連接分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集、模糊集、回歸分析、差異分析、概念描述。由于人們迫切需要將數(shù)據(jù)-1/中已有的/數(shù)據(jù)庫等信息庫轉(zhuǎn)化為有用的知識，數(shù)據(jù) 挖掘被認(rèn)為是一個新的非常重要的研究領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景和挑戰(zhàn)。并且應(yīng)該引起眾多學(xué)科研究者的廣泛關(guān)注(如數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別、高性能計算機(jī)等。).

數(shù)據(jù)挖掘有很多不同的實現(xiàn)方法。如果只是將數(shù)據(jù)拉入Excel表中進(jìn)行計算，那么只是數(shù)據(jù)分析，而不是-。本節(jié)主要講解數(shù)據(jù) 挖掘的基本規(guī)范流程。CRISPDM和SEMMA是兩個常用的數(shù)據(jù) 挖掘進(jìn)程?？紤]到數(shù)據(jù)本身，-1挖掘通常需要收集信息，數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)規(guī)范，。

對于海量的數(shù)據(jù)，選擇一個合適的數(shù)據(jù)倉儲與管理數(shù)據(jù)倉庫非常重要。第(2)步數(shù)據(jù)集成:將數(shù)據(jù)與不同來源、格式和特征進(jìn)行邏輯上或物理上的集成，從而為企業(yè)提供全面的數(shù)據(jù)共享。第(3)步數(shù)據(jù)規(guī)格:如果實現(xiàn)了數(shù)據(jù) 挖掘的大部分算法，那么即使在數(shù)據(jù)上做少量的業(yè)務(wù)也需要很長時間。數(shù)據(jù)使用規(guī)范技術(shù)可以獲得數(shù)據(jù) set的規(guī)范表示，它要小得多，但仍然接近保持原數(shù)據(jù)的完整性，在規(guī)范數(shù)據(jù) 挖掘之后執(zhí)行。

C4.5C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類決策樹算法，其核心算法是ID3算法。C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，在以下幾個方面對ID3算法進(jìn)行了改進(jìn):1)用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時選擇值較多的屬性的不足；2)建樹過程中的修剪；3)可以完成連續(xù)屬性的離散化；4)能夠處理不完整數(shù)據(jù)。

其缺點(diǎn)是數(shù)據(jù) set在構(gòu)造樹的過程中需要多次掃描排序，導(dǎo)致算法效率低下。2.KMeansalgorithm或kmeans算法是一種聚類算法，它根據(jù)對象的屬性k將n個對象分成k個分。