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数据挖掘的基本特点有哪些?

1、数据挖掘的基本特点有非平凡性、隐含性、新奇性、价值性；非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。

2、数据集大：只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越精确。不完整性：数据发掘运用的数据，往往都是不完整的。不精确性：又叫做噪声数据，在商业中用户可能会供给假数据，是搅扰数据，对发掘工作有负面作用。含糊的：含糊的可以和不精确性相关联。

3、隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

4、数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。

5、数据集越大， 得到的规律越贴近实际规律， 结果也越准确；各种外界干扰导致数据出现不准确性；数据的不准确意味着对数据的观察只能在整体层面进行， 同时由于涉及隐私， 某些具体信息也无法获知， 相关性的分析操作无法精确到个体；数据的随机性是指获取数据的随机性和分析结果的随机性。

6、数据挖掘是对数据库中常识的真实发现。数据挖掘是从数据库中，经过机器学习或者是经过数学算法等相关的办法获取深层次的常识（比如属性之间的规则性，或者是猜测）的技能。

数据分析学什么

1、数据分析需要学数学和统计学知识、分析思维、数据库知识、业务学习、数据分析软件。数学和统计学知识：数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来说，必须要具备一定的公示计算能力，并且要了解常用的模型算法。

2、数据分析师需要学的课程：数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。分析工具，对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。

3、学习数据分析需要涵盖以下几个主要内容：统计学基础：了解基本的统计学概念、方法和原理，包括描述统计、推断统计、假设检验等。这将帮助你理解数据分布、变异性、相关性等统计指标，并能够运用统计方法进行数据分析和解释结果。

大数据专业的前景好不好

1、大数据专业的就业前景非常广阔。大数据技术在金融、零售、医疗、制造、能源等多个行业中都有广泛的应用，且随着大数据技术的不断发展，其应用领域还在不断扩展。以下是大数据专业就业前景的几个方面：行业需求大：当前，大数据人才的市场需求非常大，而供给相对较少，这导致了大数据专业毕业生的供需矛盾比较严重。

2、随着互联网的飞速发展，如今也叫大数据时代。由此可见大数据未来前景很不错，蛮好的，工资高，前景好。会计更稳定，但是工资不高。二者各有千秋。大数据的学习阶段 阶段一，主要是学习大数据基础，主要是Java基础和Linux基础。

3、行业发展趋势：随着各行各业对大数据应用的重视，大数据专业的前景更加广阔。特别是在互联网、电信、金融等传统行业，大数据解决方案正被广泛应用。 一线城市的发展优势：大型互联网公司主要集中在一线城市，因此在一线城市学习大数据专业，其就业前景会更好。

数据挖掘有哪些模型?

1、数据挖掘的模型包括：决策树模型、贝叶斯模型、逻辑回归模型、聚类模型、关联规则模型等。此外，还有神经网络模型、支持向量机模型等较复杂的模型。这些模型广泛应用于数据挖掘中的分类、预测、聚类等任务。决策树模型是一种常用的数据挖掘模型。它通过构建决策树来进行数据的分类或预测。

2、监督学习模型 监督学习模型，就是人们经常说的分类，通过已经有的训练样本（即已知数据以及其对应的输出）去训练得到一个最优模型，然后再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。

3、无监督学习模型 在无监督学习中，数据没有预先标记。模型的目标是从数据中推断出潜在的结构或模式。这种模型的应用范围广泛，包括但不限于关联规则挖掘和聚类分析。 半监督学习模型 半监督学习模型处理的数据集包含部分标记的数据和部分未标记的数据。

4、漏斗分析模型 漏斗分析是一组过程分析，可以科学地反映用户的行为以及从头到尾的用户转化率的重要分析模型。漏斗分析模型已广泛用于日常数据操作，例如流量监控和产品目标转化。

5、**半监督学习模型**：这类模型处理部分标记和部分未标记的数据。它们通过学习数据的内在联系来组织信息，并在此基础上对标记数据进行预测。这种方法在分类和回归任务中得到应用，常见的算法包括对传统监督学习算法的扩展，旨在首先对未标记数据进行建模。

6、【答案】：A、B、C、D 数据挖掘技术，通过对高维度的数据进行分析整理，把量化思路提升到一个应用层次，将一些隐藏在高维度数据中的规律和信息挖掘出来，最终形成量化交易策略。

数据挖掘什么软件简单?

1、Weka：WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化； Rapid Miner：RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。

2、数据挖掘的软件有： Python数据分析工具，如Pandas、NumPy等。这些工具提供了强大的数据处理和分析能力，广泛应用于数据挖掘领域。 数据挖掘专业软件，如SAS、SPSS等。这些软件提供了丰富的数据挖掘算法和可视化工具，适用于各种类型的数据挖掘任务。 机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

3、数据挖掘用RapidMiner、R-Programming和WEKA软件。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。