常見的數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些？大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘是最關鍵的工作。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)計學家認可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認的價值。

必須轉換成名義類型，weka將exel中的數(shù)字視為數(shù)據(jù)類型，無法進行處理。有必要將文件轉換成名義類型。weka將exel中的數(shù)字視為數(shù)據(jù)類型，無法處理，導致Apriori算法不可用。WEKA的全稱是waikato environment for knowledge analysis，在新西蘭也是一個鳥名，主要開發(fā)者來自新西蘭。

數(shù)據(jù)挖掘技術與算法技術:概念方法算法:分步實現(xiàn)的細節(jié)需要調用不同的技術。根據(jù)其目標，數(shù)據(jù)挖掘分為描述性和描述性數(shù)據(jù)挖掘。兩種不同數(shù)據(jù)類型調用不同的技術和三種數(shù)據(jù)挖掘技術進行自動聚集檢測。決策樹；神經網絡原因:大量的商業(yè)軟件應用涵蓋了廣泛的數(shù)據(jù)挖掘，直接的數(shù)據(jù)挖掘目標是預測、估計、分類和預定義目標變量的特征行為神經網絡；決策樹間接數(shù)據(jù)挖掘:不預測目標變量，目的是發(fā)現(xiàn)整個數(shù)據(jù)集的結構聚集檢測。自動聚集檢測方法K-means是一種將整個數(shù)據(jù)集劃分為K個聚集的算法。

數(shù)據(jù)挖掘的技術有很多，根據(jù)不同的分類有不同的分類。數(shù)據(jù)挖掘中常用的一些技術包括:統(tǒng)計技術、關聯(lián)規(guī)則、基于歷史的分析、遺傳算法、聚集檢測、連接分析、決策樹、神經網絡、粗糙集、模糊集、回歸分析、差異分析和概念描述。由于人們迫切需要將數(shù)據(jù)庫和其他信息庫中存在的數(shù)據(jù)轉化為有用的知識，數(shù)據(jù)挖掘被認為是一個新的非常重要的研究領域，具有廣闊的應用前景和挑戰(zhàn)，吸引了許多學科(如數(shù)據(jù)庫、人工智能、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化、機器學習、信息檢索、神經網絡、模式識別、高性能計算機等)的研究人員。).

1。可視化分析大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但是他們對于大數(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的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。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)類型和格式更科學地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家認可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認的價值。

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講堂欄目做了題為“大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘”的主題分享，對大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)挖掘進行了深度解讀。眾所周知，大數(shù)據(jù)時代的大數(shù)據(jù)挖掘已經成為各行各業(yè)的熱點。一、數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)生成和采集是基礎，數(shù)據(jù)挖掘是關鍵，數(shù)據(jù)挖掘可以說是大數(shù)據(jù)最關鍵、最基礎的工作。