聚類分析可以建立宏觀概念，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式和數(shù)據(jù)屬性之間可能的關系。3.分類就是找出一個類別的概念描述，這個概念描述代表了這個類別的整體信息數(shù)據(jù)，也就是這個類別的內(nèi)涵描述，并利用這個描述構造一個模型，一般用規(guī)則或者決策樹來表示。分類就是用training 數(shù)據(jù) set通過一定的算法得到分類規(guī)則。分類可用于規(guī)則描述和預測。4.預測就是利用歷史數(shù)據(jù)找出變化規(guī)律，建立模型，通過這個模型預測未來數(shù)據(jù)的類型和特征。

數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)挖掘)就是從大量的不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出人們事先不知道的、但潛在有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘Object根據(jù)信息存儲格式，北京大學青鳥云南計算機學院認為用于挖掘的對象與數(shù)據(jù) library相關，面向?qū)ο髷?shù)據(jù) library，數(shù)據(jù) warehouse，text 數(shù)據(jù) source

數(shù)據(jù)準備:數(shù)據(jù)準備包括:選擇數(shù)據(jù)_提取自大數(shù)據(jù)儲存庫和數(shù)據(jù)倉庫目標。數(shù)據(jù)預處理_執(zhí)行數(shù)據(jù)重新處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和數(shù)據(jù)的一致性，去噪，填充缺失字段和刪除無效-2。數(shù)據(jù) 挖掘:根據(jù)數(shù)據(jù)的函數(shù)類型和數(shù)據(jù)的特性，選擇相應的算法，在提純轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)集合上進行。結果分析:對數(shù)據(jù) 挖掘的結果進行解釋和評價，并轉(zhuǎn)化為用戶最終能夠理解的知識。

fine bi數(shù)據(jù)挖掘的結果會以字段和記錄的形式添加到多維數(shù)據(jù)庫中，在創(chuàng)建新的分析時可以從專門的數(shù)據(jù)挖掘business包中下載。借助FineBI在分析中的新控件和圖表，使用OLAP的分析師可以輕松查看他們想要的特定控件和結果，或各種結果的摘要。分類、回歸、時間序列分析、預測、聚類、匯總、關聯(lián)規(guī)則、序列發(fā)現(xiàn)。5、什么是 數(shù)據(jù) 挖掘? 數(shù)據(jù) 挖掘怎么做啊

關于什么是數(shù)據(jù) 挖掘，很多學者專家給出了不同的定義。這里我們列舉幾種常見的說法:“簡而言之，數(shù)據(jù) 挖掘是來自于大量的/123。這個術語實際上有點用詞不當。數(shù)據(jù) 挖掘應該更正確地命名為‘叢數(shù)據(jù)鐘挖掘知識’，可惜有點長。很多人把數(shù)據(jù) 挖掘看成是另一個常用詞數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)或者是KDD的代名詞。還有的只是把數(shù)據(jù) 挖掘作為數(shù)據(jù)中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。

"數(shù)據(jù)挖掘Principle "(David hand，etal)"在數(shù)據(jù)中獲取有用知識的整個過程稱為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘-概念、模型、方法和算法”(Mehmedkantardzic)"數(shù)據(jù)挖掘，總之從a。

所謂數(shù)據(jù) 挖掘是指從大量數(shù)據(jù) 你可以選擇數(shù)據(jù)快速創(chuàng)建表格或圖表使數(shù)據(jù)可視化添加始于1989年的篩選條件數(shù)據(jù) 挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的知識(模型或規(guī)則)的過程。

1) 數(shù)據(jù) 挖掘可以做以下六種不同的事情(分析方法):分類、估計、預測、親和分組或關聯(lián)規(guī)則、聚類、描述和可視化(描述和V可視化)2) 數(shù)據(jù) 挖掘以上六種分析方法數(shù)據(jù) -0可以分為兩類:直接間接-2挖掘直接-2挖掘目標是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，這個模型對剩余的有用。

數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的六大功能雖然歷史不長，但從90年代開始發(fā)展迅速，是多學科綜合的產(chǎn)物。已經(jīng)提出了數(shù)據(jù) 挖掘的許多定義，例如SAS研究所(1997):“基于大量相關性探索和建立相關性模型的高級方法數(shù)據(jù)”。hande tal(2000):“數(shù)據(jù)挖掘是在一個大的數(shù)據(jù)庫中搜索有意義、有價值信息的過程”，確切地說是數(shù)據(jù)。又稱數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabase(KDD)，是指從大型數(shù)據(jù) database或數(shù)據(jù) warehouse中提取隱含的、未知的、非平凡的、潛在適用的信息或模式。是數(shù)據(jù) library研究中極具應用價值的新領域，融合了數(shù)據(jù) library、人工智能、機器學習、統(tǒng)計學等領域的理論和技術。

定義問題常識發(fā)現(xiàn)之前第一個也是最重要的要求是理解數(shù)據(jù)和交易問題。要對政策有一個明確的定義，就是決定自己真正想做什么。建立數(shù)據(jù)發(fā)掘文庫建立數(shù)據(jù)發(fā)掘文庫包括以下過程:數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)描述、選擇、數(shù)據(jù)質(zhì)量評價和/123。解析數(shù)據(jù)的目的是找到對猜測輸出影響最大的數(shù)據(jù)字段，決定是否需要定義導出字段。

準備數(shù)據(jù)這是建模前的最后一步數(shù)據(jù)準備。這個過程可以分為四個部分:選擇變量、選擇記錄、創(chuàng)建新變量和轉(zhuǎn)換變量。建模建模是一個迭代的過程。有必要仔細檢查不同的模型，以確定哪種模型對所面臨的業(yè)務問題最有用。先用數(shù)據(jù)的一部分建立模型，再用剩余的數(shù)據(jù)對得到的模型進行測試驗證。

分類就是在一組類別標簽已知的樣本中訓練一個分類器，使其能夠?qū)σ粋€未知樣本進行分類。分類算法的分類過程是建立一個分類模型來描述預先確定的數(shù)據(jù)集合或概念集合，通過分析屬性所描述的數(shù)據(jù)庫元組來構造模型，分類目的是:對輸入數(shù)據(jù)進行分析，通過訓練集中數(shù)據(jù)的特征，為每一類找到準確的描述或模型。這種描述通常用謂詞來表達。