数据挖掘发展（数据挖掘发展趋势文献综述）

数据仓库与数据挖掘的关系,区别与联系(概括一点)

1、数据仓库是一种数据组织结构，可以将不同数据源的数据有机组合，便于数据分析。数据挖掘是对数据进行分析的方法，利用不同的数据挖掘算法，如关联，分类，聚类等等可以得到不同的分析结果。数据仓库的组织方式非常适合与数据挖掘。我是初学者，希望回答对你有帮助。谢谢。

2、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具集合。数据挖掘是特定的数据收集。数据仓库是一个工具来节省时间和提高效率，将数据从不同的位置不同区域组织在一起。数据仓库三层，即分段、集成和访问。

3、数据仓库与数据挖掘的联系 （1） 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。（2） 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。（3） 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。（4） 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。（5） 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。

4、【答案】：（1）数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

5、二者的联系既有联系又有区别。数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以说，数据库、数据仓库相辅相成、各有千秋。二者的区别可以从以下几个方面进行比较：（1）出发点不同：数据库是面向事务的设计；数据仓库是面向主题设计的。

6、还有数据仓库和数据库的关系，这里在网上找了个图，讲的还是比较清楚的。面向业务的数据库常称作OLTP，面向分析的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘：数据挖掘看穿你的需求，广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI。

数据挖掘和深度学习哪个更有发展前景

1、数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。

2、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。

3、如果本人数学基础好，智商高，后面多做一些实际的项目，提高动手能力，进入这个行业还是很有前途的。没有侧重点，统计学，深度学习理论，数学都很重要。如果基础不行，数学没天赋，不建议进入，因为进入这行的人才都是高智商的人，很难确立自己的优势，工作也不会稳定，因为企业裁员一般都是从这类部门开始。

4、数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、关联和规律，以提供决策支持和业务优化。机器学习是一种人工智能的分支，通过让计算机从数据中学习和改进，使其具备自主学习和预测能力。深度学习是机器学习的一种特殊形式，通过构建深层神经网络模型，实现对复杂数据的高级抽象和分析。

5、另一个热门就业领域是数据科学与分析。在数字化时代，大数据成为了各个行业的核心资源。因此，掌握数据处理、数据挖掘和数据分析技能的专业人才将会备受青睐。通过深入分析和解读大数据，企业可以获得关键的商业洞察力，帮助他们做出更明智的决策。与数据科学相关的领域还包括物联网（IoT）和云计算。

6、随着数据量的爆炸式增长，传统的手动数据挖掘方法已经无法满足需求。未来的数据挖掘技术将更加注重自动化，通过机器学习和深度学习算法，自动地从海量数据中提取有价值的信息。这种自动化不仅提高了效率，也减少了人为因素对数据挖掘结果的影响。数据挖掘技术的智能化也是未来发展的重要方向。

什么是数据挖掘

1、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

2、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

3、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘对象 数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。

5、数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘技术应用广泛，如：在交通领域，帮助铁路票价制定、交通流量预测等。

6、数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

根据涂子沛先生所讲,数据挖掘开始兴起于哪一年

1、【一】根据涂子沛先生所讲，数据挖掘开始兴起于1989年。【二】数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）中的一个步骤。

2、问题二：根据涂子沛先生所讲，大数据的本质是数据的价值在增加对吗 2013年称为“大数据元年” 问题三：大数据的本质是数据的价值在增加 当然不对了，大数据的价值是把很多的数据进行分析和处理，得出有价值的数据，并不是数据价值的增加，以前那么多的数据都被人浪费了，现在是要把那么多的数据利用起来，产生价值。

3、毫无疑问，这是世界发展的需要，也是IT时代推动下的显著成效。就像以前IT时代的出现，就是社会发展到一定阶段出现的必然产物。因为要发展，传统的东西已经满足不了发展的需求了，所以，肯定会出现新的代替其发展的。大数据培训柠檬学院。