數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析。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(yù)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，數(shù)據(jù)庫挖掘的操作步驟數(shù)據(jù)庫挖掘的過程一般包括以下步驟:1 .數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)庫挖掘的第一步，主要是對原始數(shù)據(jù)進行清理和整理。

你聽過或看過無數(shù)次數(shù)據(jù)挖掘，那么，你知道它是什么嗎？許多學(xué)者和專家對什么是數(shù)據(jù)挖掘給出了不同的定義。這里我們列舉幾個常用的說法:簡而言之，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的數(shù)據(jù)中提取或挖掘知識。這個術(shù)語實際上有點用詞不當。根據(jù)您聽過或看過多少次數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該被更正確地命名。你知道這是什么嗎？許多學(xué)者和專家對什么是數(shù)據(jù)挖掘給出了不同的定義。下面是一些常用語:“簡單來說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或‘挖掘’知識。

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)該更正確地命名為“從數(shù)據(jù)中挖掘知識”，不幸的是它有點長。許多人將數(shù)據(jù)挖掘視為另一個常用術(shù)語“數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)”或KDD的同義詞。其他人只是把數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。“數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)”(FreeEIMJ。HanandM.Kamber)“數(shù)據(jù)挖掘是對觀察到的數(shù)據(jù)集(通常非常大)的分析，目的是發(fā)現(xiàn)未知的關(guān)系，并以數(shù)據(jù)所有者能夠理解并對他們有價值的新穎方式總結(jié)數(shù)據(jù)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其良好的魯棒性、自組織和自適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲和高容錯性等特點，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘問題，近年來受到越來越多的關(guān)注。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機制的隨機搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合而被應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘。

其主要優(yōu)點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個優(yōu)點:它不需要給出額外的信息；簡化輸入信息的表達空間；該算法簡單，易于操作。粗糙集處理的對象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個種子，逐個與反例集進行比較。

統(tǒng)計技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、基于歷史的MBR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、模糊集、回歸分析、差異分析和概念描述。1.統(tǒng)計技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘涉及許多科學(xué)領(lǐng)域和技術(shù)，如統(tǒng)計技術(shù)。統(tǒng)計技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)集的主要思想是統(tǒng)計方法對給定的數(shù)據(jù)集假設(shè)一個分布或概率模型(如正態(tài)分布)，然后根據(jù)模型采取相應(yīng)的方法進行挖掘。

如果兩個或兩個以上的變量的除法I有某種規(guī)律性，就叫相關(guān)。相關(guān)性可分為簡單相關(guān)性、時間序列相關(guān)性和因果相關(guān)性。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。有時候我們不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，所以關(guān)聯(lián)分析產(chǎn)生的規(guī)則是可信的。3.基于歷史的MBR(MemorybasedReasoning)分析首先根據(jù)經(jīng)驗和知識尋找相似的情況，然后將這些情況的信息應(yīng)用到當前的例子中。