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我們現(xiàn)在生活在一個(gè)海量信息的時(shí)代，海量的數(shù)據(jù)庫，需要專業(yè)的人員去管理去發(fā)掘。

數(shù)據(jù)挖掘它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性（屬于Association rule learning）的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

這個(gè)看著很難，很麻煩，其實(shí)只要掌握具體的方法，也就不那么神秘了。

數(shù)據(jù)挖掘常用方法教程，專門給大家講解常用的方法。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。

現(xiàn)在這門技術(shù)使用越來越頻繁，需要這方面的人才也在增加。

數(shù)據(jù)挖掘常用方法其實(shí)挺多的，有很多種分類：根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的方法分，可粗分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法中，可細(xì)分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等）、探索性分析（主元分析法、相關(guān)分析法等）、以及模糊集、粗糙集、支持向量機(jī)等。機(jī)器學(xué)習(xí)中，可細(xì)分為：歸納學(xué)習(xí)方法（決策樹、規(guī)則歸納等）、基于范例的推理CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP算法等）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等）等。數(shù)據(jù)庫方法主要是基于可視化的多維數(shù)據(jù)分析或OLAP方法，另外還有面向?qū)傩缘臍w納方法。

學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，這些方法一定要知道才行。