和數(shù)據(jù) 挖掘需要有編程基礎。為什么這么說？給出兩個理由:第一，目前-1挖掘及相關研究生大部分屬于計算機系；第二，在招聘崗位上，國內比較大的公司大部分崗位都是“數(shù)據(jù) 挖掘工程師”。從這兩點可以明顯看出數(shù)據(jù) 挖掘跟計算機和編程有很大的關系。2.要想成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，你必須對你所從事的行業(yè)有深入的了解，并且你能夠將數(shù)據(jù)與自己的業(yè)務緊密結合。

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分市場，分析消費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系的信息的過程。主要有三個步驟:數(shù)據(jù)準備、規(guī)則發(fā)現(xiàn)和規(guī)則表示。數(shù)據(jù) 挖掘的任務包括相關分析、聚類分析、分類分析、異常分析、獨特群分析和演化分析。

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:基于大量的數(shù)據(jù):并不是說小數(shù)據(jù)不能進行挖掘其實大部分/然而一方面太小的量數(shù)據(jù)完全可以用手工總結另一方面，少量的數(shù)據(jù)往往不能反映現(xiàn)實世界中的普遍特征。

數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘，這個概念是基于數(shù)學、統(tǒng)計學、人工智能、機器學習等領域的科學方法，是從大量的不完全的、嘈雜的。-1挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法(查詢、報表、統(tǒng)計和聯(lián)機分析處理(OLAP))的本質區(qū)別是-1挖掘。

數(shù)據(jù) 挖掘(英文:Datamining)，又譯為數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù) mining。這是數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(簡稱KDD)中的一個步驟。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系的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘它通常與計算機科學有關，通過統(tǒng)計學、聯(lián)機分析處理、信息檢索、機器學習、專家系統(tǒng)和模式識別來達到上述目的。

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長、教授李濤在CIO時代APP微課專欄做了題為“Da數(shù)據(jù)Times挖掘”的主題分享，對Da挖掘進行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù) -0”時代已經成為各行各業(yè)關注的熱點。1.數(shù)據(jù) -0數(shù)據(jù)的生成和收集是基礎，數(shù)據(jù)-0。

不同的學者對數(shù)據(jù) 挖掘的理解不同，但個人認為數(shù)據(jù) 挖掘的特點主要有以下四個方面:1 .應用程序:。數(shù)據(jù) 挖掘從實際生產生活需求出發(fā)，挖掘從具體應用出發(fā)，同時通過數(shù)據(jù) -。