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我們現(xiàn)在生活在一個海量信息的時代，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系性（屬于Association rule learning）的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機科學有關，并通過統(tǒng)計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗法則）和模式識別等諸多方法來實現(xiàn)上述目標。

這個看著很難，很麻煩，其實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科，包括機器學習、數(shù)理統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫、模式識別、粗糙集、模糊數(shù)學等相關技術。

現(xiàn)在這門技術使用越來越頻繁，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)計方法中，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費歇爾判別、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、相關分析法等）、以及模糊集、粗糙集、支持向量機等。機器學習中，可細分為：歸納學習方法（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）、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡（自組織特征映射、競爭學習等）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，另外還有面向屬性的歸納方法。

學習數(shù)據(jù)挖掘，這些方法一定要知道才行。