和數(shù)據(jù) 挖掘需要有編程基礎(chǔ)。為什么這么說？給出兩個理由:第一，目前-1挖掘及相關(guān)研究生大部分屬于計算機(jī)系；第二，在招聘崗位上，國內(nèi)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(diǎn)可以明顯看出數(shù)據(jù) 挖掘跟計算機(jī)和編程有很大的關(guān)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?qū)?shù)據(jù)與自己的業(yè)務(wù)緊密結(jié)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(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、獨(dú)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(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)不能進(jìn)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(jié)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(xué)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的科學(xué)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(jī)分析處理(OLAP))的本質(zhì)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(guān)系的信息的過程。數(shù)據(jù) 挖掘它通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識別來達(dá)到上述目的。

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、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(jìn)行了深度解讀眾所周知，“大數(shù)據(jù) -0”時代已經(jīng)成為各行各業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)。1.數(shù)據(jù) -0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)用程序:。數(shù)據(jù) 挖掘從實際生產(chǎn)生活需求出發(fā)，挖掘從具體應(yīng)用出發(fā)，同時通過數(shù)據(jù) -。