數(shù)據(jù) 挖掘算法這種算法在數(shù)據(jù)挖掘中很常見。2.數(shù)據(jù)-2算法big數(shù)據(jù)分析的理論核心是-3挖掘12344，基于不同-3類型和格式的各種數(shù)據(jù)挖掘算法能夠更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，也正是因?yàn)檫@些得到了全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家的認(rèn)可，

1。可視化分析是數(shù)據(jù)分析師或普通用戶最基本的要求?？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)-2算法可視化是給人看的，-3挖掘是給機(jī)器看的。聚類、細(xì)分、離群點(diǎn)分析等算法再深入一點(diǎn)數(shù)據(jù)內(nèi)部、挖掘值。這些算法不僅要應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)量，還要應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的大速度。

4.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠智能地從“文檔”中提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是管理中的一些最佳做法。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具進(jìn)行處理可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。

分類與回歸關(guān)聯(lián)規(guī)則聚類分析離群點(diǎn)分析進(jìn)化分析。數(shù)據(jù)挖掘Technology和算法 Technology:概念性方法算法:不同的目標(biāo)要一步一步實(shí)現(xiàn)，就要調(diào)用不同的技術(shù)數(shù)據(jù)。根據(jù)其目標(biāo)，可分為描述性和描述性-3挖掘兩種不同的數(shù)據(jù)類型，以及用于自動(dòng)聚集檢測的三種-3挖掘技術(shù)；決策樹；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原因:大量的商業(yè)軟件應(yīng)用覆蓋-3挖掘大范圍的直接-3挖掘一種特征行為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其目標(biāo)是預(yù)測、估計(jì)、分類和預(yù)定義目標(biāo)變量；決策樹間接數(shù)據(jù) 挖掘:不預(yù)測目標(biāo)變量，目的是發(fā)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)集合被分成k個(gè)簇-。

1、可視化分析數(shù)據(jù)分析的用戶包括分析專家和普通用戶，但對(duì)他們最基本的要求是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治隹梢灾庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)-2算法big數(shù)據(jù)分析的理論核心是-3挖掘12344?；诓煌?3類型和格式的各種數(shù)據(jù)挖掘算法能夠更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，也正是因?yàn)檫@些得到了全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家的認(rèn)可。