數(shù)據(jù) 挖掘和數(shù)據(jù) 分析。數(shù)據(jù) 挖掘和數(shù)據(jù) 分析有什么區(qū)別？數(shù)據(jù) 挖掘的技術(shù)大致可以分為統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法，數(shù)據(jù) 分析中國數(shù)據(jù)有哪些收款方式？圖形和圖像、視頻、音頻等，) 2.數(shù)據(jù) 挖掘分類以上六種數(shù)據(jù) 挖掘方法可分為兩類:直接/，間接-2挖掘直接-2挖掘目標(biāo)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、基于歷史的分析、遺傳算法、聚集檢測、連接分析、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粗糙集和模糊集。由于人們迫切需要將數(shù)據(jù)-2/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)。并且要建立很多學(xué)科(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、在線分析處理、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)病學(xué))。

1。分析可視化(visualization 分析)無論是對-2分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)visualization is?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法(數(shù)據(jù) 挖掘算法)可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類，分割，離群值分析還有其他算法讓我們更深入數(shù)據(jù)里面，挖掘值。

3.預(yù)測分析能力(predictive 分析capacity)數(shù)據(jù)挖掘可以使分析工作人員更好地理解數(shù)據(jù)、Predictive分析允許分析成員根據(jù)可視化的結(jié)果做出一些預(yù)測判斷4.SemanticEngines(語義引擎)由于非結(jié)構(gòu)化的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)，需要一系列的工具來解析和提取，分析。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、但潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù) 挖掘過程:定義問題:明確定義業(yè)務(wù)問題，確定數(shù)據(jù) 挖掘的目的。數(shù)據(jù)編制:數(shù)據(jù)編制包括:選擇數(shù)據(jù)-提取自大數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標(biāo)。數(shù)據(jù)預(yù)處理-執(zhí)行數(shù)據(jù)再處理，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。