數(shù)據(jù)挖掘，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，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價值，數(shù)據(jù)挖掘算法將有許多迭代計算。

數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理是相互支持、相互交叉、相互作用的。數(shù)據(jù)挖掘是一門高度交叉的學(xué)科，可以使用機器學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法。最終目的是從數(shù)據(jù)中挖掘出所需的知識來指導(dǎo)人們的活動。數(shù)據(jù)挖掘的重點是應(yīng)用，用什么算法不重要。關(guān)鍵是要符合實際應(yīng)用背景。而機器學(xué)習(xí)側(cè)重于算法本身的設(shè)計。機器學(xué)習(xí)就是讓機器自己學(xué)習(xí)，然后通過學(xué)習(xí)到的知識指導(dǎo)進一步的判斷。

然后利用學(xué)習(xí)到的分類規(guī)則進行預(yù)測等活動。自然語言處理是計算機科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個重要方向。自然語言處理是一門集語言學(xué)、計算機科學(xué)和數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。它的研究可以用自然語言實現(xiàn)人與計算機有效交流的各種理論和方法。關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA數(shù)據(jù)師的相關(guān)課程，課程內(nèi)容兼顧了解決數(shù)據(jù)挖掘過程問題的橫向能力和解決數(shù)據(jù)挖掘算法問題的縱向能力的培養(yǎng)。

sccpda數(shù)據(jù)分析師公共交流平臺。詳見我的數(shù)據(jù)微分。它將目標(biāo)類數(shù)據(jù)對象的一般特征與一個或多個比較類對象的一般特征進行比較。比如GPA高的學(xué)生的一般特點可以和GPA低的學(xué)生對比。最后描述的可能是大體可比的學(xué)生輪廓，就像75% GPA高的學(xué)生是計算機科學(xué)專業(yè)四年級學(xué)生，而65% GPA低的學(xué)生不是。

例如，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可能找到的關(guān)聯(lián)規(guī)則是:major (x，“計算科學(xué)”)owns (x，“個人主計長”)1?？梢暬治龃髷?shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，容易被讀者接受。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，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價值。

推薦系統(tǒng)的目的是聯(lián)系用戶的興趣和物品，這需要依賴于不同的媒介。GroupLens在第一篇文章中認(rèn)為，熱門推薦系統(tǒng)基本上是通過三種方式聯(lián)系用戶的興趣和物品。如圖1所示，第一種方式是通過用戶喜歡的項目:可以向用戶推薦與他喜歡的項目相似的項目，這就是前面提到的基于項目的算法。第二種方式是通過其他興趣相似的用戶:可以向用戶推薦其他興趣相似的用戶喜歡的物品，這也是前面提到的基于用戶的算法。