數(shù)據(jù)挖掘是做什么
數(shù)據(jù)挖掘是通過使用計算機(jī)技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)集中自動或半自動地提取有用的信息迹恐，并生成可應(yīng)用于業(yè)務(wù)決策的模型和規(guī)律逗载。
數(shù)據(jù)挖掘的方法
數(shù)據(jù)挖掘的方法包括分類、聚類农曲、關(guān)聯(lián)分析社搅、異常檢測驻债、預(yù)測等等。分類是將數(shù)據(jù)集合分成不同類別形葬；聚類是將相似的對象聚集在一起形成不同的類別合呐；關(guān)聯(lián)分析是發(fā)現(xiàn)事務(wù)之間的聯(lián)系和頻繁模式；異常檢測則是基于特定條件來識別識別異常事件笙以；預(yù)測是對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行估計和預(yù)測淌实。
數(shù)據(jù)挖掘課程學(xué)什么
數(shù)據(jù)挖掘課程通常包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇猖腕、特征提取拆祈、數(shù)據(jù)規(guī)約、分類方法倘感、聚類方法放坏、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等內(nèi)容老玛。課程還會介紹如何使用一些工具來實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘淤年，如WEKA，RapidMiner等蜡豹。
數(shù)據(jù)挖掘論文選題方向有哪些
數(shù)據(jù)挖掘論文選題可以考慮在目前熱點領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)課題互亮，例如大數(shù)據(jù)分析，深度學(xué)習(xí)余素、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)豹休、自然語言處理等方向。也可以根據(jù)實際項目需求來選題桨吊，解決實際應(yīng)用問題威根。
數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些
數(shù)據(jù)挖掘工具包括商業(yè)軟件和開源軟件兩種：商業(yè)軟件如SAS、SPSS视乐、KNIME等洛搀，這些軟件功能比較齊全且易上手，但價格昂貴佑淀；開源軟件如WEKA留美、RapidMinder、Python等伸刃，由于開源軟件免費(fèi)且有著強(qiáng)大的社區(qū)支持谎砾，因此越來越受到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的青睞。
