數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù) -0數(shù)據(jù)分析和-2挖掘本質(zhì)上有一定的區(qū)別/。數(shù)據(jù)的分析，是對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)，以提取有用信息，形成結(jié)論的過程；數(shù)據(jù) 挖掘:指利用相關(guān)算法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏信息的過程，是指從大量數(shù)據(jù)挖掘目的中發(fā)現(xiàn)和提取隱藏的、未知的、潛在適用的知識，為決策者提供有效決策支持的過程。

隨著Da 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。下面沙河電腦培訓(xùn)介紹數(shù)據(jù) 挖掘的功能。1.自動預(yù)測趨勢和行為-2挖掘在大型數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中自動查詢預(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。2.關(guān)聯(lián)分析數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是一個重要的知識，可以在數(shù)據(jù)中找到。

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。其中沙河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)庫中的隱藏網(wǎng)絡(luò)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)庫中數(shù)據(jù)有時未知，有時已知，有時不確定，所以關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)生的規(guī)則具有可信度。3.聚類數(shù)據(jù)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)實的認(rèn)識，是概念描述和偏差分析的前提。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù) 挖掘本質(zhì)上有些區(qū)別數(shù)據(jù)分析:是指運用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法收集大規(guī)模。數(shù)據(jù) 挖掘:指利用相關(guān)算法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏信息的過程。我們可以簡單理解為一個是數(shù)據(jù)在廣度上的處理，一個是數(shù)據(jù)在深度上的處理。

以及數(shù)據(jù) 挖掘通過深入挖掘企業(yè)的隱藏價值數(shù)據(jù)，可以指導(dǎo)企業(yè)未來的發(fā)展，做出預(yù)測，為企業(yè)的高層管理提供相應(yīng)的參考支持；企業(yè)要想更好的發(fā)展，就要處理好當(dāng)前企業(yè)發(fā)展中的問題，重要的是著眼于未來的企業(yè)發(fā)展。數(shù)據(jù) Analysis和-2挖掘在企業(yè)中的實際應(yīng)用，可以更好地支持企業(yè)的經(jīng)營管理，提供決策分析，幫助企業(yè)走下去。

數(shù)據(jù)挖掘有六個主要任務(wù):關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測、時間序列模式和偏差分析。1.關(guān)聯(lián)分析，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘最早由RakeshApwal等人提出。兩個或多個變量的值之間的規(guī)律性稱為相關(guān)性。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中一個重要的、可發(fā)現(xiàn)的知識。相關(guān)性分為簡單相關(guān)性、時間序列相關(guān)性和因果相關(guān)性。關(guān)聯(lián)分析的目的就是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。