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数据挖掘问题··

可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节（TB）、数拍字节（PB）甚至数艾字节（EB）的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。

猜测问题 此处说的猜测问题指的是狭义的猜测，并不包含前面阐述的分类问题，因为分类问题也归于猜测。一般来说咱们谈猜测问题首要指猜测变量的取值为连续数值型的状况。

答案：不一定，1） 可能是既定事实，比如奶粉和奶瓶，这个是大家工人的事实，不需要用关联规则来解释。

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问题，以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。

数据挖掘中的特征选择问题 特征工程包括特征选择和特征提取。数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

大学大数据专业学什么

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

大数据专业学什么 大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

学的主要内容有：①JavaSE核心技术 ②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发 ③Spark相关技术、Scala基本编程 ④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习 ⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化 ⑥云平台开发技术 整体来说，大数据课程知识点多，课程难度较大。

大学大数据专业学习数据存储与管理、数据处理与分析、大数据平台和工具、数据科学导论、数据结构等。数据存储与管理：学习各种数据存储技术，包括关系型数据库（MySQL、Oracle）、分布式文件系统（Hadoop HDFS）和NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra），以及数据管理和数据仓库技术。

大数据专业主要学习的是：统计学、数学、计算机、生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等学科的相关知识和技能。大数据专业的具体学习内容：大数据专业需要学习数据采集、分析、处理软件，如Python、R语言、Java等，还需要学习数据可视化软件，如Tableau、PowerBI等。

数据挖掘什么软件简单?

1、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。

2、RapidMiner，Orange。RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供了许多可扩展的数据分析挖掘算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Orange：Orange是一款用于机器学习和数据挖掘的软件套件，提供了许多数据可视化工具，以及一些主要功能，例如显示数据表并允许选择功能。

3、Rapid MinerRapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

数据挖掘技术在CRM系统中的应用有哪些方面

1、客户细分是CRM实施的前提，通过区分客户群体，企业能够实施精准的市场营销策略，提高客户满意度和企业利润。客户细分可以通过分类或聚类方法实现，比如将客户分为高价值和低价值类别，从而确定影响分类的因素，提取相关数据，并应用算法得出分类规则。 获取新客户方面，客户响应分析至关重要。

2、在分析型CRM系统中，数据挖掘是其中的核心技术，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。对于企业而言，数据挖掘 可以有助于发现业务发展的趋势，揭示已知的事实，预测未知的结果，并帮助企业分析出完成任务所需的关键因素，以达到增加收入、降低成本，使企业处于更有利 的竞争位置的目的。

3、管理客户数据市场瞬息万变，拥有客户才能以不变应万变，CRM系统的客户管理，不光可以记录客户信息进行统一管理和共享，这可以有效避免因业务变动或人员流动造成的数据混乱和遗失；同时，CRM系统能够将各个渠道的信息进行汇总，保证信息和完整性和实时性。

4、CRM系统数据挖掘工作的重要性已经不需要进行过多的解释，CRM管理系统数据挖掘的功能主要用于指定的分析任务，其中可以分为两种：数据描述和数据预测，描述方面的任务主要是体现出普通的数据特性，而预测类的任务则需要对当前的各种信息进行挖掘、分析、推断、预测。

5、数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。在客户关系管理（CRM）中，数据挖掘的应用是非常广泛的。CRM中的客户分类，客户赢利率分析，客户识别与客户保留等功能都要借助数据挖掘来实现。

dms是什么意思

DMS有两种意思：全称为Dealer Management System（汽车经销商管理系统）：主要用于对于汽车公司庞大的销售网络进行管理。汽车4S店是集汽车销售、维修、配件和服务为一体的销售店。

生源硫化物二甲基硫（DMS），是海洋主要的挥发性硫化物，也是大气硫化物的重要来源，其在大气中的氧化产物关系着酸雨形成、全球气候变化等问题。

【太平洋汽车网】DMS是英文DriverMonitorSystem的缩写，即驾驶员监控系统，该系统可以实现对驾驶员的驾驶疲劳、分心以及其他危险行为（比如打电话，吃东西等）的检测。当检测到驾驶员的注意力无法保持在驾驶行为上时，及时对驾驶员做出提醒。

商品中的DMS是指：日均销量 依字义而言，就是平均每日的销售数量，华联超市的日均销量定义有三：新品进货前三十天：依数学平均数，例如：前十天卖30个，则DMS=0。三十天之后：DMS=前一天的DMSX0.9+当日销量X0.1。

它对数据库进行统一的管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过DBMS访问数据库中的数据，数据库管理员也通过DBMS进行数据库的维护工作。它可以支持多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立，修改和询问数据库。

什么是数据挖掘?

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘是从大量的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

数据挖掘简介 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（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。