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?qū)嶋H上大多數(shù)/但是，一方面，太小的數(shù)據(jù)數(shù)量完全可以通過人工分析進(jìn)行總結(jié)

國產(chǎn)數(shù)據(jù) 挖掘、大型數(shù)據(jù)應(yīng)用主要包括以下幾類:1 .電子商務(wù)推薦系統(tǒng)?；旧隙际腔趨f(xié)同過濾的推薦系統(tǒng):背后的算法是基于內(nèi)容、用戶行為、產(chǎn)品等等。2.另一種方法是分析網(wǎng)絡(luò)用戶的行為。來分析用戶在網(wǎng)站上的點(diǎn)擊行為。從而為產(chǎn)品設(shè)計和產(chǎn)品改進(jìn)提供指導(dǎo)。3.當(dāng)然文挖掘目前很流行，因為以前是點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。對于用戶評論的文字信息，很少進(jìn)行提煉，主要使用Google和垂直搜索引擎，比如排序。

據(jù)搜索研究公司comScore的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，僅2012年3月，谷歌處理的搜索詞數(shù)量就高達(dá)122億條。谷歌的規(guī)模和范圍使其比其他大多數(shù)企業(yè)有更多的申請途徑。想了解更多Da-2挖掘，推薦CDA 數(shù)據(jù)分析師課程。課程內(nèi)容重點(diǎn)培養(yǎng)解決-2挖掘過程問題的橫向能力和解決-2挖掘算法問題的縱向能力。

數(shù)據(jù)挖掘成功應(yīng)用的兩個關(guān)鍵因素是:一個大而全的數(shù)據(jù) pool，以及一個可以根據(jù)用戶和行為拆分這個數(shù)據(jù)pool的系統(tǒng)。平時買酸奶的顧客也會用手買兩包面包。數(shù)據(jù) 挖掘目前在國內(nèi)并不流行，就像屠龍一樣；數(shù)據(jù) 挖掘本身結(jié)合了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、知識發(fā)現(xiàn)等學(xué)科，并不是什么新技術(shù)。

數(shù)據(jù) 挖掘應(yīng)用理由大數(shù)據(jù)和云計算。比如阿爾法狗后臺有幾千臺運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計算機(jī)。數(shù)據(jù)初始準(zhǔn)備，也稱為數(shù)據(jù)倉庫。通常占整個-2挖掘-1/工作量的70%左右。前期需要做大量的數(shù)據(jù)清掃和場地拓展。數(shù)據(jù) 挖掘、報告呈現(xiàn)只占30%左右；數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)(比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)效率更高)。

首先，數(shù)據(jù) 挖掘有很多技術(shù)。你要定位某一類數(shù)據(jù) 挖掘算法，比如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、預(yù)測等等。再次，根據(jù)你的定位，大量閱讀國內(nèi)外(尤其是國外)研究者對這類算法的改進(jìn)和應(yīng)用，并熟悉之。然后，提出你的算法的改進(jìn)方法并加以實現(xiàn)。說白了就是算法的改進(jìn)和實現(xiàn)。研究生教育就是這樣，自學(xué)算法。和實際應(yīng)用有些脫節(jié)，在實際應(yīng)用中完全不關(guān)心一個算法的執(zhí)行效率。

因為它與數(shù)據(jù) library關(guān)系密切，所以又叫數(shù)據(jù)knowledge discovery indatabases(KDD)，就是將先進(jìn)的智能計算技術(shù)應(yīng)用于大量的數(shù)據(jù)，使計算機(jī)在有指導(dǎo)或無指導(dǎo)的情況下，從海量的/中學(xué)習(xí)。從廣義上講，任何來自數(shù)據(jù)library挖掘information的進(jìn)程都稱為數(shù)據(jù) 挖掘。從這個角度來說，數(shù)據(jù) 挖掘就是BI(商業(yè)智能)。

隨著7、什么是 數(shù)據(jù) 挖掘?

技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的快速進(jìn)步，各種行業(yè)或組織的數(shù)據(jù)已經(jīng)大量積累。然而，從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息是一個難題。面對海量的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，分析工具和方法顯得非常無力。由此，數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)走上了歷史的舞臺。數(shù)據(jù) 挖掘是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與一種復(fù)雜的算法(圖1)結(jié)合起來，處理大量的數(shù)據(jù)，從大量的不完整、有噪聲、模糊和不清楚中。

數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)有哪些？如何應(yīng)用？數(shù)據(jù) 挖掘該技術(shù)應(yīng)用廣泛，如:1。在交通領(lǐng)域，它有助于制定鐵路票價和預(yù)測交通流量。2.在生物學(xué)上，挖掘基因與疾病的關(guān)系，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測，代謝途徑預(yù)測等。3.在金融行業(yè)，股指跟蹤、稅務(wù)稽查等方面都有重要的應(yīng)用。4.在電子商務(wù)領(lǐng)域，客戶行為分析，定向營銷，定向廣告，誰是最有價值的用戶，一起賣什么產(chǎn)品。

我建議做中國自主品牌，有國家支持就好。馬克威是-2挖掘中國完全知識產(chǎn)權(quán)的軟件，我也知道他們的情況。你主要是問行業(yè)嗎？數(shù)據(jù)挖掘of項目最好主要做金融和通信！如果你有工作的話你會知道目前金融行業(yè)的商業(yè)智能非常吃香-2挖掘通信行業(yè)的工程師需要一點(diǎn)數(shù)據(jù)即使是數(shù)據(jù)通信行業(yè)的圖書館工程師。