宏观数据挖掘系统（宏观数据挖掘系统有哪些）

数据挖掘具体要做什么?

1、数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。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。

2、数据挖掘能做以下七种不同事情：分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。数据挖掘（DataMining）的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。

3、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。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。

4、数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，从数据中提取有用的信息和知识。数据挖掘作为一项关键的数据分析技术，被广泛应用于不同领域，如商业、金融、医疗、社交媒体等。它提供了对庞大而复杂的数据集进行深入研究和洞察的能力。首先，数据挖掘用于发现隐藏在数据背后的模式和关联。

5、数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。

数据挖掘与数据分析的区别是什么?

1、从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。

2、数据分析与数据挖掘的目的不一样 数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

3、其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

4、数据挖掘一般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。

大数据挖掘方法有哪些

下面说下我们在挖掘大数据的时候，都会用到的几种方法：方法（可视化分析）无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。方法（数据挖掘算法）如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。

方法Analytic Visualizations（可视化分析）无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。方法Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。

关联分析（又称关系模式）：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。用来发现描述数据中强关联特征的模式。异常检测：识别其特征显著不同于其他数据的观测值。有时也把数据挖掘分为：分类，回归，聚类，关联分析。

神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。（6）Web数据挖掘。

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。

数据挖掘的主要任务有哪些?

1、数据挖掘的主要有6个任务：关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式、偏差分析 关联分析，关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。

2、数据挖掘的任务主要有以下几个：分类、聚类、关联规则挖掘和预测。分类是指数据挖掘中通过分析数据库中的数据特征，将数据库中的记录分配到不同的类别中。例如，在电商平台上，通过对用户购买记录进行分类，可以分析出用户的购买偏好，从而进行精准推荐。

3、数据挖掘（Data Mining）的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，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。