一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产
人工智能是目前炙手可热的领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术。数据挖掘（Data Mining）和机器学习（Machine Learning）作为人工智能研究与应用的分支领域，也越来越多的被提到。 在大多数非计算机专业人士以及部分计算机专业背景人士眼中，机器学习以及数据挖掘是两个高深的领域。本文翻译自外网文章，将从基本概念出发浅析他们的关系和异同，希望对大家能有所帮助。
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？ 在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。 基本概念 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、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。 还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 基本任务 数据挖掘的任
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。
1 . 概念描述 ( Concept Description ) : 主要进行 表征 与 判断 操作 , 概括 , 总结 , 对比 数据的特征 ;
人工智能是目前炙手可热的一个领域，所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术，可与互联网、移动互联网时代的变更相媲美；AlphaGo在围棋领域战胜人类最顶尖的棋手让大众第一次直观的认识到了人工智能的威力和强大，于是大家都不禁在思考到底什么是人工智能， 它将给人类带来怎样的变化和未来？ 📷 1、人工智能 人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学
PPV课大数据学习社区如果你对大数据感兴趣；如果你想转行做大数据；如果你想了解大数据是怎么改变我们生活，请点标题下蓝字关注PPV课大数据 问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应
[主讲嘉宾介绍] 熊辉 美国罗格斯—新泽西州立大学罗格斯商学院管理科学与信息系统系副系主任，终身教授。主要研究领域包括：数据挖掘、大数据、商务智能、移动计算，和信息安全。获得2009罗格斯大学最高学术奖。还应邀连续参与组织国际顶级会议（如KDD, ICDM,ICML,ICDE和SDM），并担任国际会议组织委员会委员/主席。他目前还担任IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering （TKDE）和Knowledge and Information Sy
数据挖掘：实用的机器学习工具和技术，第四版，提供了机器学习概念的全面基础，并提供了在实际数据挖掘情况下应用这些工具和技术的实用建议。这份备受期待的关于数据挖掘和机器学习的最受好评的第四版向读者介绍了他们准备前进所需的一切，从准备输入，解释输出，评估结果到成功的数据挖掘方法的核心算法方法。
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？ 在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。 1、关联分析 association analysis 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。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信
数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九大定律，如下所示： （1）Business Goals Law：每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。 （2）Business Knowledge Law：数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 （3）Data Preparation Law：数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。 （4）NFL Law：NFL（没有免费午餐，No Free Lunch）。对于数据挖掘者来说没有免费的午餐，数据
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是写篇文，给有个朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 入门： 数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些： JiaweiHan的《数据挖掘概念与技术》 IanH.Witten/EibeFrank的《数据挖掘实用机器学习技术》 TomMitchell的《机器学习》 TOBYSEGARAN的《集体智慧编程》 AnandRajaraman的《大数据》 Pang-NingTan的《数据挖掘导论》 MatthewA.R
大数据框架实现基础的数据存储和数据计算，如果从大量的数据中发现和挖掘出有价值的信息，需要借助机器学习算法，结合数据，构建机器学习模型实现对现实事件的预测。不同于以往的硬编码规则的方式，机器学习是通过机器学习算法发现或挖掘出数据中存在的规律或模式。
数据挖掘：What？Why？How？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。 学习一门技术要和行业
什么是数据挖掘？要确定数据挖掘在不断增强的其他相似概念中的位置，还将学习这一学科成长和变化的历史。
① 海量数据 : 自动化的数据收集工具 和 成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ;
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是让我写篇文，朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 Q&A： Q:学习,最近在看集体智慧编程,
我在写市场研究中的多变量分析时，总是有同学问我关于数据挖掘的相关问题，我在写博客文章的时候也说要详细说说数据挖掘；什么是数据挖掘呢？如果有人问我，沈老师什么是数据挖挖掘，这个人与我的领域不相关的话，我一定会说，数据挖掘就是挖恐怖分子，只要拉登敢打电话，美国一定会从海量的通话记录中把这个电话抽出来，卫星立刻跟踪，导弹直接就下来了，这就叫精确打击！数据挖掘就是精确打击，只是拉登不会傻到直接在电话中说我是拉登，我要911，他一定说的是我们事先不知道的密语。 哪如何能够挖掘出这些密语呢？答案就是关系
读者问：虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一
看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域
数据挖掘：What？Why？How？ 这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业，但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般，例如看svm的数学证明，EM算法..，感觉知识跳跃比较大， 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补充一下，数据挖掘系统的学习过程是怎么样的，应该看那些书(中文最好)？ 回答者：Han Hsiao 数据挖掘：What？Why？How？ 这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ 磨刀不误砍柴工。在学
这篇文章是我对大三笔记的整理转载，之后在课本的不断复习过程中会不断把知识整理更新上来。
0、为什么写这篇博文 最近有很多刚入门AI领域的小伙伴问我：数据挖掘与机器学习之间的区别与联系。为了不每次都给他们长篇大论的解释，故此在网上整理了一些资料，整理成此篇文章，下次谁问我直接就给他发个链接就好了。 本篇文章主要阐述我个人在数据挖掘、机器学习等方面的学习心得，并搜集了网上的一些权威解释，或许不太全面，但应该会对绝大多数入门者有一个直观地解释。 本文主要参照周志华老师的：机器学习与数据挖掘 一文。有兴趣的可以自行百度，其文对人工智能、数据挖掘、机器学习等演变历程，有详细介绍。 1、概念定
甲：数据挖掘 很多地方招聘还是挺喜欢这样专业的，但是前提是你得过笔试关。 为了笔试，学习C和数据结构 数据挖掘的时候学习算法和推理机制等，看看数据分析，神经网络之类。数据挖掘要学的东西很多。 乙:好的基础是必须的，数学、统计等学科要有功底；必须有良好的产品理解能力，不然你作的东西根就都是没用的；前途来说：现在一个一般的起薪15000。以后这东西的用途会更多。非常有用。 丙：你选模式识别吧。。。和你的大方向比较吻合。而且在搜索引擎应用也非常广泛，需求也比较大。 数据挖掘要学的东西很多，特别是数据库和数据仓库、
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
1 您如何做数据挖掘？ 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖 掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者
1.数据挖掘主要是做算法还是做应用？分别都要求什么？ 这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级，其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法（这个可以写论文了），更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 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。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
人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。 从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。借助数据仓库报告系统（一般称作在线分析处理系统），只能报告可直接观察到的和简单相关的信息，不能告诉网站信息模式及怎样对其进行处理，并且它很难深刻分析复杂信息，需要网站自已加工与处理。 然而，厂商和商业分析员可
AI时代，在招聘网站公布的招聘数据中，“算法”、“机器学习”、“数据挖掘”相关岗位平均招聘薪资高于其余同等学历、工龄要求的技术岗位30%以上甚至更高，吸引了一大波人开始学习数据挖掘。
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 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。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
问题：如何系统地学习数据挖掘？ 虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是
数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不
网络上没有任何文章比较和对比数据科学术语。所有类型的人都写了各种各样的文章，将他们的意见传达给任何愿意倾听的人。这几乎是压倒性的。
“虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明，EM算法，凸优化… 感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补
每每提到数据挖掘，总有些人上来就是ETL、是算法、是数学模型，作为搞工程实施的我而言，很是头疼。其实作为数据挖掘的而言，算法只是其实现手段、是工具和实现手段而已，我们不是在创造算法（国外职业搞研究的除外），我们是在使用算法而已，换句话说我们是算法的工程化实践者。数据挖掘非今日之物，大数据挖掘也不是一个孤立的概念，其实质还是采用传统的数据挖掘的方法，只是其实现工具发生了变化而已，本质的东西还在。引入发布近20年前的CRISP-DM数据挖掘标准规范模型，供大家共享，希望能有人喜欢。
1. 读书《Introduction to Data Mining》，这本书很浅显易懂，没有复杂高深的公式，很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢，可以再阅读《Introduction to Machine Learning》。
新媒体管 基础篇： 1. 读书《Introduction to Data Mining》，这本书很浅显易懂，没有复杂高深的公式，很合适入门的人。另外可以用这本书做参考《Data Mining : Concepts and Techniques》。第二本比较厚，也多了一些数据仓库方面的知识。如果对算法比较喜欢，可以再阅读《Introduction to Machine Learning》。 2. 实现经典算法。有几个部分： a. 关联规则挖掘 (Apriori, FPTree, etc.) b. 分类 (C
先从概念上了解数据挖掘 为什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据是一种重要需求。 数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘是信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据库数据 关系数据库是表的汇集，表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库是从一个或者多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点 事务数据 事务数据库的一个记录代表一个事务，比如顾客的一次购物 其他类型数据 比如多媒体数据等等... 可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。
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