数据挖掘8大功能

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一、数据挖掘技术都有哪些功能

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数据挖掘是从大型、不完整、嘈杂、模糊和随机数据集中识别有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的重要过程。 它是一门广泛的跨学科学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
数据挖掘技术可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。 统计方法可分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯置信网络等）。 神经网络方法可分为：前向神经网络（ForwardNeuralNetwork）。 算法BP等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。 数据库方法主要基于可视化多维数据分析或OLAP方法，也有面向属性的归纳方法。

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二、数据挖掘具备的功能

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随着大数据发展得越来越好，数据挖掘已经成为未来发展的一大趋势。 数据挖掘就是利用未来趋势和行为来做出主动的、基于知识的决策。 下面佳音电脑培训就来介绍一下数据挖掘的功能。
🔮趋势和行为的自动预测
数据挖掘自动查询大型数据库中的预测信息。 很久以前，大量的人工分析问题可以从数据本身快速直接得出结论。
🔗关联分析
数据关联是可以在数据中发现的重要知识。 如果两个或多个变量之间存在某种模式，则称为相关性。 相关性可分为简单相关性、时间相关性和因果相关性。 其中，佳音IT培训发现关联分析的目的主要是发现数据库中隐藏的网络。
👥聚类
数据库中的记录可以分为一系列有意义的子集，即聚类。 聚类可以提高人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析的前提。 佳音IT培训发现，聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类方法。
📝概念描述
概念描述是对目标类别内容的描述以及为此目的而对相关特征的总结。 概念描述分为特征描述和差异描述，描述不同对象之间的差异。 佳印计算机培训认为，制定一类特征描述只会影响所有对象的共同元素。