數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、未知的、但潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘流程:定義問題:明確定義業(yè)務問題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。數(shù)據(jù)準備:數(shù)據(jù)準備包括:選擇數(shù)據(jù)——從大型數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫目標中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預處理——數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、刪除無效數(shù)據(jù)等。

結果分析:對數(shù)據(jù)挖掘的結果進行解釋和評價，并轉化為最終能被用戶理解的知識。數(shù)據(jù)挖掘技術大致可以分為統(tǒng)計方法、機器學習方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計方法可以細分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)和判別分析(貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡等。神經(jīng)網(wǎng)絡方法可細分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(BP算法等。)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(自組織特征映射、競爭學習等。).

數(shù)據(jù)挖掘是在大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)有意義的、新穎的、未知的或有用的信息的過程。這通常通過使用自動或半自動方法來完成，例如機器學習、統(tǒng)計分析、模式識別或數(shù)據(jù)庫查詢。數(shù)據(jù)挖掘的目的通常是幫助公司、組織或個人更好地理解他們的數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)新的機會或見解。您可以在電腦上下載或傳輸文件。文件已經(jīng)上傳，可以通過鏈接下載。

數(shù)據(jù)挖掘的目標是根據(jù)過去的行動數(shù)據(jù)，建立決策模型，預測未來的行為。比如分析一個公司產(chǎn)品不同用戶的購買情況，然后分析什么樣的客戶會對公司的產(chǎn)品感興趣。在實時、激烈競爭的時代，能否提前破解消費者的行為模式，將是公司盈利的關鍵因素之一。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學科，涉及數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計學、可視化等不同學科和領域。

長沙大學信息與計算科學系數(shù)據(jù)挖掘實驗教學序言2011年3月1日隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展，特別是數(shù)據(jù)倉庫、Web等新型數(shù)據(jù)源的日益普及，形成了數(shù)據(jù)豐富而知識匱乏的嚴重局面。針對如何有效利用這些海量數(shù)據(jù)信息的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生并顯示出強大的生命力。數(shù)據(jù)挖掘技術使數(shù)據(jù)處理技術進入了一個更高級的階段，是對未來人類產(chǎn)生重大影響的十大新興技術之一。

本實驗指南通過大量實例，引導學生循序漸進地做每一章的實驗。根據(jù)實驗教學大綱，我們安排了五個實驗，每個實驗分為實驗目的、實驗內(nèi)容、實驗步驟、實驗報告要求和注意事項五個部分。實驗前，老師對實驗進行一定程度的講解后，讓學生知道實驗的目的，做好實驗準備。在實驗中，學生根據(jù)實驗指導中的內(nèi)容進行驗證和總結，然后完成實驗步驟中安排的任務。

很多同學想知道自己在數(shù)據(jù)挖掘方面需要學習什么？下面是我整理的相關內(nèi)容，希望對大家有所幫助！數(shù)據(jù)挖掘需要學習什么？數(shù)據(jù)挖掘涉及的內(nèi)容非常廣泛，比如機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能，但其實這些知識大多是相通的?！秾崙?zhàn)中的機器學習》這本書是我看的啟蒙書里非常好的一本。都是難度比較小，有理論有實踐，能很快對各種知識有個大概的了解，但是如果想在這個行業(yè)長期發(fā)展，就需要學習更多的知識，比如提到回歸模型。你不僅要知道最小二乘法，還要思考如何清洗數(shù)據(jù)，需要清洗哪些數(shù)據(jù)，如何規(guī)范數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是否過多，是否降維和降維，采用什么樣的回歸模型，要達到什么樣的精度水平，是否考慮擬合和欠擬合，是否交叉驗證，交叉驗證效果是否良好，如果回歸模型不適用有什么替代方案。

traindataset是指你用來建立模型的數(shù)據(jù)，你用來擬合模型的數(shù)據(jù)(validdataset)是指你用來選擇模型的數(shù)據(jù)，因為訓練數(shù)據(jù)可以訓練很多模型，比如訓練步長，正則化等。，并且您使用驗證數(shù)據(jù)(來選擇最佳的一個，簡單來說，訓練樣本用來考察數(shù)據(jù)之間的關系，建立模型，驗證樣本用來檢驗建立的模型是否準確。