搜索：聚类分析

数据挖掘需要掌握的内容包括：统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算等。 下图比较清楚的画出了学习数据挖掘需要掌握的知识内容： 1、统计学 统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科…

数据模式包括：特征化与区分、频繁模式、关联和相关性挖掘、分类与回归、聚类分析、离群点分析等。 任务可以分为两类：描述性和预测性数据。 数据特征化：汇总所研究类的数据。 数据区分：将目标类一个或多个可比较类进行比较。 频繁模式挖掘、关联和相关性： 频繁模式(Frequent Pattern)是频繁出现在数据集中的模式(如项集，子序列和子结构)。频繁模式一般可以…

电子商务数据分析经验总结-三年工作总结。

什么是数据挖掘，数据挖掘要解决什么问题？大家都知道数据挖掘最花时间就是在变量清洗上，如何清洗变量？如何将挖掘成果很好的展示给用户？这些问题也许通过下面这些问答你可以找到自己的答案。

什么是数据挖掘，数据挖掘要解决什么问题？大家都知道数据挖掘最花时间就是在变量清洗上，如何清洗变量？如何将挖掘成果很好的展示给用户？这些问题也许通过下面这些问答你可以找到自己的答案。 1.如何定位挖掘目标？ 答：数据挖掘的目的是为了解决所提出的业务问题，因此，只要把所要解决的业务问题加以清晰化，应该不难将之转化为相应的挖掘目标。 2.确定目标后如何选择算法？ …

数据挖掘技术的基本概念。