2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計(jì)方法(可以稱(chēng)之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值，圖形、圖像、視頻、音頻等，) 2.數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘的上述六種分析方法可以分為兩類(lèi):直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個(gè)特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫(kù)中表的屬性，即列)。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價(jià)值的知識(shí)(模型或規(guī)則)的過(guò)程。1.數(shù)據(jù)挖掘能做什么？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(lèi)、估計(jì)、預(yù)測(cè)、親和分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)、描述和可視化。AndVisualization)2)數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)數(shù)據(jù)挖掘的上述六種分析方法可以分為兩類(lèi):直接數(shù)據(jù)挖掘；間接數(shù)據(jù)挖掘直接數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立模型，模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個(gè)特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫(kù)中表的屬性，即列)。

問(wèn)題1:常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有哪幾種？10分有十個(gè)經(jīng)典算法:我是從譚磊的書(shū)上學(xué)的。以下是網(wǎng)站給出的答案:1。C4.5C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的分類(lèi)決策樹(shù)算法，其核心算法是ID3算法。C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，在以下幾個(gè)方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn):1)用信息增益率來(lái)選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時(shí)選擇值較多的屬性的不足；2)建樹(shù)過(guò)程中的修剪；3)可以完成連續(xù)屬性的離散化；4)能夠處理不完整的數(shù)據(jù)。

1?？梢暬治龃髷?shù)據(jù)分析的用戶(hù)包括大數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家和普通用戶(hù)，但他們對(duì)大數(shù)據(jù)分析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)的特點(diǎn)，同時(shí)也容易被讀者接受，就像看圖說(shuō)話(huà)一樣。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計(jì)方法(可以稱(chēng)之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。

1?？梢暬治鰯?shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求，無(wú)論是日志數(shù)據(jù)分析的專(zhuān)家還是普通用戶(hù)?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話(huà)，讓受眾看到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法如果說(shuō)可視化是給人看的，那么數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。聚類(lèi)、分割、離群點(diǎn)分析等算法使我們能夠深入挖掘數(shù)據(jù)和價(jià)值。這些算法不僅要處理大量的數(shù)據(jù)，還要盡可能降低處理大數(shù)據(jù)的速度。

4.語(yǔ)義引擎由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，需要一系列工具來(lái)解析、提取和分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成智能地從“文檔”中提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)可以確保獲得預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。