数据挖掘是什么样子的

Ⅰ 数据挖掘是什么

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。

Ⅱ 请问什么是数据挖掘数据挖掘怎么样

数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。

数据挖掘怎么样，严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

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Ⅲ 数据分析师与数据挖掘工程师一样吗有什么区别

数据分析师与数据挖掘工程师本质上是不一样的凳亩帆。
1、“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”。
2、“数据分析”得出的结论是人的智能活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。
3、“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。
4、“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。
5、相对而言，数据挖掘工程师对统计学，机器学习等技能的要求比数据分析师高得多。
6、很多情况下，数据挖掘工程师同时兼任数据分析师的角色。

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Ⅳ 数据采集和数据挖掘一样吗有什么区别

数据采集和数据挖掘是不一样的。它们是数据管理的不同阶段。

数据采集是从目标网站提取有价值的数据并将其转化为结构化格式放入数据库的过程。 它通常可以与Web抓取、Web爬虫和数据提取互换使用。进行数据收集，需要有一个爬虫来解析目标网站，捕获有价值的信息，从中提取数据并最终导出为结构化数据，以进行下一步分析。因此，数据收集不涉及算法、机器学习或统计，它只依靠诸如Python、R、java之类的计算机程序。此外，数据收集最重要的是数据的准确性。
在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入库的要求，之后就是对采集的数据进行导入。最后是在数据库或数据仓库上进行数据挖掘。

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Ⅳ 数据挖掘的前景怎么样，主要是就业方面的

数据挖掘就业的途径主要有以下几种：
1、做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)；
2、做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）；
3、数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）。

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。薪酬方面就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

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Ⅵ 数据挖掘与数据分析的区别是什么

1、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。

2、数据分析与数据挖掘的思考方式不同

一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。

3、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，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需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

Ⅶ 生物信息学对数据的处理一般是一个什么样的过程数据挖掘 数据整合

一、数据挖掘工具分类 数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。 专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如好蔽运，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。友梁特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发并或现的知识可靠度也比较高。 通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题 数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此...

Ⅷ 现在数据挖掘这个方向怎么样。发展怎么样，从事这个专业好吗

数据挖掘不错，国外很流行，应用很多，是很有前景的一个行业。在国内，处于起步阶段，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软冲丛樱件开发师。

如果找数据挖掘郑斗的工作，地点也很重要。国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企业才有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院。针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

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Ⅸ 数据挖掘是什么样的工作啊和java编程有关系吗跪求

两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧
数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进滚尘行沟通的一个职业。
举个例子：银行的事业部有很多潜在的贷款申请者，事业部向数据挖掘人员提出需求，希望能够分析哪些申请者是优质放贷对象？
数据挖掘人员首先要充分理解事业部的需求，其次要从数据库提取相关数据，提取数据的工作有些时候是由DBA来完成，好了，现在你得到了历史数据，你的任务就是通过历史数据来建立模型，分析具备什么特征的申请者是有能力还贷、不拖欠的，然后用建立好的模型来预测我们刚刚得到的新的一批申请者。
再具体一点：例如，我们通过历史数据发现，年龄大于35岁，的男性，已婚，家庭人口大于3，收入在12000元以上的申请者是理想的放贷对象，那么我们用这个标准来限定新的申请者。
当然我举的例子，为了浅显易懂，是非常简单的示意例子，实际情况要复杂得多，会涉及到个人的贷款历史、信用评估、自然属性、社会属性、资产评估等情况——就是说，数据挖掘人员是要通过数据库中的海搜宽量数据，整理出哪些是有用数据，再用这些有用的数据来分析其它部门的问题，帮助他们解决问题，或者为公司的发展提供数据依据

数据挖掘的上升方向是：数据挖掘——产品层——决策层

java是属于开发，比如开发软件、接口、应用程序等，如果一个公司需要开发数据挖掘软件大漏禅，那么则需要数据挖掘知识+java开发能力，只有在这种时候，才需要两个都具备

但是一般自主开发数据挖掘软件的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市场有很多现成的软件，没必要开发。

如果你想从事数据挖掘，你必须具备：
数据挖掘模型、算法的数学知识以及一些数据分析软件（SPSS、SAS、matlab、clementine）
一些数据库相关的知识（oracle、mySQL）
了解市场、其它部门需求

当然这些都是一点一滴积累起来的，没必要一蹴而就，特别是对市场、行业的了解以及对公司其它部门的需求的理解非常重要，这决定了你能否从基础的分析人员上升到产品层、决策层，都是要在实际的工作中积累起来的

至于放弃java什么的，我觉得真的不是放弃，因为你具备了java的基础，一定能派上用场，比如技术型产品经理（face book的扎克伯格和腾讯的马化腾都是技术型产品经理），这种产品经理能够清晰的把握产品的开发过程，还有市场知识。总结起来就是没有什么东西会浪费掉，你学的所有的东西都将在工作中派上用场，只是你遇到的情况不够多不够复杂而已

Ⅹ 数据挖掘专业有哪些应用啊，这是个什么样的专业，发展前景怎样

数据挖掘是一门交叉学科，随着计算机技术和数据仓库的发展，在电信、银行、保险等许多商业行业得到广泛的应用，下面我说几个典型的应用，如
1、客户细分：人以类聚，客户细分或客户分群是现代营销的基础，通过聚类分析的方法，对客户进行划分，获得各个客户群不同的特征，从而对客户群进行针对性的营销，或者面向特定细分群开发特定产品，从而达到提高产品销量，提升客户忠诚度的目的。例如，银行业将客户分成不同的群体，向其提供不同的个性化投资产品。
2、客户流失预测：研究表明，保留老客户的成本远低于获取新客户的成本。但是，对所有的客户进行挽留营销不切实际并且非常昂贵，通过对客户行为模式的挖掘，客户流失预测仅找出那些可能会流失的客户，对这些客户进行针对性的挽留，可降低营销成本，提高产品收入，这对于有大量客户的电信、银行、保险等行业非常必要。
3、客户价值分析：客户对企业的贡献不同，一般来说遵循“20-80”原则，少数客户对企业的贡献占大都分比例，那么，哪些客户是企业最好的客户？仅仅是最近奉献收入最多的群体吗？哪些是潜在的好客户？通过客户价值分析，发现企业的最好客户，把有限的资源使用在能带来最大的价值客户的身上。
4、异常发现：通过对数据进行分析，找出其中的异常点，例如，信用卡是当今广泛使用的金融产品，随着竞争的加剧，各银行竞相大力推广信用卡，有少数不法分子趁机使用假资料申请信用卡，骗取钱财。通过数据挖掘对申请资料进行学习评分，可以发现信用欺诈的申请者，避免损失；通过对税务数据的分析，发现偷税漏税行为等。
5、交叉营销：通过对商品和服务组合营销模式的分析，能够发现商品之间的搭配销售模式。利用这些模式，能够设计交叉销售策略。例如，在零售业进行客户购物摇篮分析，根据结果对货架重新摆放，从而提高销售量；电台通过对馆长观看习惯的分析，重新编排节目，提高收视率；零售业巨头沃尔玛使用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的购买模式，用于对库存的管理和销售机会的把握。
6、个性化服务：对每个人的消费进行分析，发现其余众不同的消费习惯，可有针对性地提供服务或进行促销。例如，在电子商务中，网站会根据过往购买记录项向客户推荐新到商品；根据大多数人购买商品的行为，向客户推荐当前所买商品的关联关系。
7、数据库直销：一般来说，向客户随机发出大量直销邮件，可能仅有不到5%的客户会做出响应。根据小规模邮件直销的结果反馈，数据挖掘建立一个模型，找出潜在最有可能做出响应的客户，将响应率提高到15%，从而削减了成本，提高了销量。
8、 改进工作效率：通过对日常工作或业务数据分析，找到优化的模式，从而改进工作效率或业务流程，例如，NBA使用一套数据挖掘工具，分析球员的运动，以帮助教练找到最优组织进攻和防守的方法；通过对制造厂商供应链日常活动的分析，找出供应链的最优运作方式；通过对生产计划及生产效率等数据的分析，找到最有效的排班方式；通过对生产工艺和质量数据的关系的分析，发现好的生产工艺流程等。
9、科学发现：通过对大量科学实验数据进行分析，发现其中隐藏的模式，可导致新的科学发现的产生。例如，通过对天文数据的数据挖掘分析，发现新的星体；通过对生物信息数据的分析，发现新的基因和蛋白质折叠；识别具有良好药物特性的分子，以用于制造新药；通过对医疗数据的分析，发现药物和疾病之间的关系等。
10、预警：通过对数据中趋势的分析，对将要可能发生的事件提出预警。例如，在电信行业，通过对以往预警数据的分析，发现有哪些常规报警可能是重大问题的前兆，并提出预警，阻止事故的发生；对工厂生产数据的分析，识别重大质量问题的前兆，已采取必要措施，避免产品质量试过的发生。

等等很多，是一门很有发展的学科。