數據挖掘是什麼樣子的

Ⅰ 數據挖掘是什麼

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

Ⅱ 請問什麼是數據挖掘數據挖掘怎麼樣

數據挖掘就是對觀測到的數據集（經常是很龐大的）進行分析，目的是發現未知的關系和以數據擁有者可以理解並對其有價值的新穎方式來總結數據。
運用基於計算機的方法，包括新技術，從而在數據中獲得有用知識的整個過程，就叫做數據挖掘。

數據挖掘怎麼樣，嚴格地說，數據挖掘並不是一個全新的領域，它頗有點「新瓶裝舊酒」的意味。組成數據挖掘的三大支柱包括統計學、機器學習和資料庫等領域內的研究成果，其它還包含了可視化、信息科學等內容。數據挖掘納入了統計學中的回歸分析、判別分析、聚類分析以及置信區間等技術，機器學習中的決策樹、神經網路等技術，資料庫中的關聯分析、序列分析等技術。

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Ⅲ 數據分析師與數據挖掘工程師一樣嗎有什麼區別

數據分析師與數據挖掘工程師本質上是不一樣的凳畝帆。
1、「數據分析」的重點是觀察數據，而「數據挖掘」的重點是從數據中發現「知識規則」。
2、「數據分析」得出的結論是人的智能活動結果，而「數據挖掘」得出的結論是機器從學習集(或訓練集、樣本集)發現的知識規則。
3、「數據分析」得出結論的運用是人的智力活動，而「數據挖掘」發現的知識規則，可以直接應用到預測。
4、「數據分析」不能建立數學模型，需要人工建模，而「數據挖掘」直接完成了數學建模。
5、相對而言，數據挖掘工程師對統計學，機器學習等技能的要求比數據分析師高得多。
6、很多情況下，數據挖掘工程師同時兼任數據分析師的角色。

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Ⅳ 數據採集和數據挖掘一樣嗎有什麼區別

數據採集和數據挖掘是不一樣的。它們是數據管理的不同階段。

數據採集是從目標網站提取有價值的數據並將其轉化為結構化格式放入資料庫的過程。 它通常可以與Web抓取、Web爬蟲和數據提取互換使用。進行數據收集，需要有一個爬蟲來解析目標網站，捕獲有價值的信息，從中提取數據並最終導出為結構化數據，以進行下一步分析。因此，數據收集不涉及演算法、機器學習或統計，它只依靠諸如Python、R、java之類的計算機程序。此外，數據收集最重要的是數據的准確性。
在數據採集之後需要對數據進行數據清洗，使數據符合入庫的要求，之後就是對採集的數據進行導入。最後是在資料庫或數據倉庫上進行數據挖掘。

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Ⅳ 數據挖掘的前景怎麼樣，主要是就業方面的

數據挖掘就業的途徑主要有以下幾種：
1、做科研(在高校、科研單位以及大型企業，主要研究演算法、應用等)；
2、做程序開發設計（在企業做數據挖掘及其相關程序演算法的實現等）；
3、數據分析師（在存在海量數據的企事業單位做咨詢、分析等）。

現在各個公司對於數據挖掘崗位的技能要求偏應用多一些。目前市面上的崗位一般分為演算法模型、數據挖掘、數據分析三種。當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。薪酬方面就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

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Ⅵ 數據挖掘與數據分析的區別是什麼

1、數據分析與數據挖掘的目的不一樣

數據分析是有明確的分析群體，就是對群體進行各個維度的拆、分、組合，來找到問題的所在，而數據發挖掘的目標群體是不確定的，需要我們更多是是從數據的內在聯繫上去分析，從而結合業務、用戶、數據進行更多的洞察解讀。

2、數據分析與數據挖掘的思考方式不同

一般來講，數據分析是根據客觀的數據進行不斷的驗證和假設，而數據挖掘是沒有假設的，但你也要根據模型的輸出給出你評判的標准。

3、數據分析更多依賴於業務知識，數據挖掘更多側重於技術的實現

對於業務的要求稍微有所降低，數據挖掘往往需要更大數據量，而數據量越大，對於技術的要求也就越高需要比較強的編程能力，數學能力和機器學習的能力。如果從結果上來看，數據分析更多側重的是結果的呈現，需要結合業務知識來進行解讀。而數據挖掘的結果是一個模型，通過這個模型來分析整個數據的規律，一次來實現對於未來的預測，比如判斷用戶的特點，用戶適合什麼樣的營銷活動。顯然，數據挖掘比數據分析要更深一個層次。數據分析是將數據轉化為信息的工具，而數據挖掘是將信息轉化為認知的工具。

Ⅶ 生物信息學對數據的處理一般是一個什麼樣的過程數據挖掘 數據整合

一、數據挖掘工具分類 數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用挖掘工具和通用挖掘工具。 專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及演算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，並作了優化。對任何領域，都可以開發特定的數據挖掘工具。例如好蔽運，IBM公司的AdvancedScout系統針對NBA的數據，幫助教練優化戰術組合。友梁特定領域的數據挖掘工具針對性比較強，只能用於一種應用；也正因為針對性強，往往採用特殊的演算法，可以處理特殊的數據，實現特殊的目的，發並或現的知識可靠度也比較高。 通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。通用的數據挖掘工具不區分具體數據的含義，採用通用的挖掘演算法，處理常見的數據類型。例如，IBM公司Almaden研究中心開發的QUEST系統，SGI公司開發的MineSet系統，加拿大SimonFraser大學開發的DBMiner系統。通用的數據挖掘工具可以做多種模式的挖掘，挖掘什麼、用什麼來挖掘都由用戶根據自己的應用來選擇。 二、數據挖掘工具選擇需要考慮的問題 數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，並在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此...

Ⅷ 現在數據挖掘這個方向怎麼樣。發展怎麼樣，從事這個專業好嗎

數據挖掘不錯，國外很流行，應用很多，是很有前景的一個行業。在國內，處於起步階段，學這個方向的，基本上出來是做數據處理、數據分析，或是有些乾脆做軟沖叢櫻件開發師。

如果找數據挖掘鄭斗的工作，地點也很重要。國內發展比較好的城市是北京和上海，廣東也有少數。一般來說，比較大型的企業才有數據挖掘工程師這個職位，其它企業如果需要，都是外包給專門的數據挖掘公司來做的。比較能用得上數據挖掘的行業是大型網站、銀行、醫院。針對網站，一般要學習WEB挖掘，挺有前途，大型網站公司也會招這個職位。銀行的數據挖掘也用得廣，但它一般包給專業公司來做，有個方向叫商業智能，簡稱BI，覺得挺有前途的。應該是數據挖掘中以後會很熱的行業。

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Ⅸ 數據挖掘是什麼樣的工作啊和java編程有關系嗎跪求

兩個工作內容聯系不大，你是學習java的，我就主要介紹數據挖掘吧
數據挖掘是提取數據、建立模型分析數據、得出結果後與需求部門進滾塵行溝通的一個職業。
舉個例子：銀行的事業部有很多潛在的貸款申請者，事業部向數據挖掘人員提出需求，希望能夠分析哪些申請者是優質放貸對象？
數據挖掘人員首先要充分理解事業部的需求，其次要從資料庫提取相關數據，提取數據的工作有些時候是由DBA來完成，好了，現在你得到了歷史數據，你的任務就是通過歷史數據來建立模型，分析具備什麼特徵的申請者是有能力還貸、不拖欠的，然後用建立好的模型來預測我們剛剛得到的新的一批申請者。
再具體一點：例如，我們通過歷史數據發現，年齡大於35歲，的男性，已婚，家庭人口大於3，收入在12000元以上的申請者是理想的放貸對象，那麼我們用這個標准來限定新的申請者。
當然我舉的例子，為了淺顯易懂，是非常簡單的示意例子，實際情況要復雜得多，會涉及到個人的貸款歷史、信用評估、自然屬性、社會屬性、資產評估等情況——就是說，數據挖掘人員是要通過資料庫中的海搜寬量數據，整理出哪些是有用數據，再用這些有用的數據來分析其它部門的問題，幫助他們解決問題，或者為公司的發展提供數據依據

數據挖掘的上升方向是：數據挖掘——產品層——決策層

java是屬於開發，比如開發軟體、介面、應用程序等，如果一個公司需要開發數據挖掘軟體大漏禪，那麼則需要數據挖掘知識+java開發能力，只有在這種時候，才需要兩個都具備

但是一般自主開發數據挖掘軟體的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市場有很多現成的軟體，沒必要開發。

如果你想從事數據挖掘，你必須具備：
數據挖掘模型、演算法的數學知識以及一些數據分析軟體（SPSS、SAS、matlab、clementine）
一些資料庫相關的知識（oracle、mySQL）
了解市場、其它部門需求

當然這些都是一點一滴積累起來的，沒必要一蹴而就，特別是對市場、行業的了解以及對公司其它部門的需求的理解非常重要，這決定了你能否從基礎的分析人員上升到產品層、決策層，都是要在實際的工作中積累起來的

至於放棄java什麼的，我覺得真的不是放棄，因為你具備了java的基礎，一定能派上用場，比如技術型產品經理（face book的扎克伯格和騰訊的馬化騰都是技術型產品經理），這種產品經理能夠清晰的把握產品的開發過程，還有市場知識。總結起來就是沒有什麼東西會浪費掉，你學的所有的東西都將在工作中派上用場，只是你遇到的情況不夠多不夠復雜而已

Ⅹ 數據挖掘專業有哪些應用啊，這是個什麼樣的專業，發展前景怎樣

數據挖掘是一門交叉學科，隨著計算機技術和數據倉庫的發展，在電信、銀行、保險等許多商業行業得到廣泛的應用，下面我說幾個典型的應用，如
1、客戶細分：人以類聚，客戶細分或客戶分群是現代營銷的基礎，通過聚類分析的方法，對客戶進行劃分，獲得各個客戶群不同的特徵，從而對客戶群進行針對性的營銷，或者面向特定細分群開發特定產品，從而達到提高產品銷量，提升客戶忠誠度的目的。例如，銀行業將客戶分成不同的群體，向其提供不同的個性化投資產品。
2、客戶流失預測：研究表明，保留老客戶的成本遠低於獲取新客戶的成本。但是，對所有的客戶進行挽留營銷不切實際並且非常昂貴，通過對客戶行為模式的挖掘，客戶流失預測僅找出那些可能會流失的客戶，對這些客戶進行針對性的挽留，可降低營銷成本，提高產品收入，這對於有大量客戶的電信、銀行、保險等行業非常必要。
3、客戶價值分析：客戶對企業的貢獻不同，一般來說遵循「20-80」原則，少數客戶對企業的貢獻佔大都分比例，那麼，哪些客戶是企業最好的客戶？僅僅是最近奉獻收入最多的群體嗎？哪些是潛在的好客戶？通過客戶價值分析，發現企業的最好客戶，把有限的資源使用在能帶來最大的價值客戶的身上。
4、異常發現：通過對數據進行分析，找出其中的異常點，例如，信用卡是當今廣泛使用的金融產品，隨著競爭的加劇，各銀行競相大力推廣信用卡，有少數不法分子趁機使用假資料申請信用卡，騙取錢財。通過數據挖掘對申請資料進行學習評分，可以發現信用欺詐的申請者，避免損失；通過對稅務數據的分析，發現偷稅漏稅行為等。
5、交叉營銷：通過對商品和服務組合營銷模式的分析，能夠發現商品之間的搭配銷售模式。利用這些模式，能夠設計交叉銷售策略。例如，在零售業進行客戶購物搖籃分析，根據結果對貨架重新擺放，從而提高銷售量；電台通過對館長觀看習慣的分析，重新編排節目，提高收視率；零售業巨頭沃爾瑪使用數據倉庫和數據挖掘技術分析客戶的購買模式，用於對庫存的管理和銷售機會的把握。
6、個性化服務：對每個人的消費進行分析，發現其餘眾不同的消費習慣，可有針對性地提供服務或進行促銷。例如，在電子商務中，網站會根據過往購買記錄項向客戶推薦新到商品；根據大多數人購買商品的行為，向客戶推薦當前所買商品的關聯關系。
7、資料庫直銷：一般來說，向客戶隨機發出大量直銷郵件，可能僅有不到5%的客戶會做出響應。根據小規模郵件直銷的結果反饋，數據挖掘建立一個模型，找出潛在最有可能做出響應的客戶，將響應率提高到15%，從而削減了成本，提高了銷量。
8、 改進工作效率：通過對日常工作或業務數據分析，找到優化的模式，從而改進工作效率或業務流程，例如，NBA使用一套數據挖掘工具，分析球員的運動，以幫助教練找到最優組織進攻和防守的方法；通過對製造廠商供應鏈日常活動的分析，找出供應鏈的最優運作方式；通過對生產計劃及生產效率等數據的分析，找到最有效的排班方式；通過對生產工藝和質量數據的關系的分析，發現好的生產工藝流程等。
9、科學發現：通過對大量科學實驗數據進行分析，發現其中隱藏的模式，可導致新的科學發現的產生。例如，通過對天文數據的數據挖掘分析，發現新的星體；通過對生物信息數據的分析，發現新的基因和蛋白質折疊；識別具有良好葯物特性的分子，以用於製造新葯；通過對醫療數據的分析，發現葯物和疾病之間的關系等。
10、預警：通過對數據中趨勢的分析，對將要可能發生的事件提出預警。例如，在電信行業，通過對以往預警數據的分析，發現有哪些常規報警可能是重大問題的前兆，並提出預警，阻止事故的發生；對工廠生產數據的分析，識別重大質量問題的前兆，已採取必要措施，避免產品質量試過的發生。

等等很多，是一門很有發展的學科。