关键词:数据挖掘；技术；应用；引言:数据挖掘技术是数据库技术长期研究和发展的结果。最初，各种商业数据存储在计算机的数据库中，后来发展到查询和访问数据库，再后来发展到实时遍历数据库。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段。它不仅可以查询和遍历过去的数据，还可以找出过去数据之间的潜在关系，从而促进信息的传递。
5、机器学习,数据挖掘的书有哪些机器学习实践:本书第一部分主要介绍了机器学习的基础和如何使用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如K近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法。第三部分重点介绍了无监督学习及其一些主要算法:K-means聚类算法、Apriori算法和FPGrowth算法。
数据挖掘实用机器学习技术:本书介绍了数据挖掘的基本理论和实用方法。主要内容包括:各种模型(决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网络和神经网络)及其在实践中的应用，以及对任何缺陷的分析。安全清理数据集的方法，建立和评估模型的预测质量，提供开放的数据挖掘平台Weka。Weka系统具有用于数据挖掘的图形用户界面，有助于理解模型，是一种实用且受欢迎的工具。
6、数据挖掘工具有哪些?近日，国际权威市场分析机构IDC发布了《2019年下半年中国人工智能软件及应用跟踪》报告。报告中，美林数据以11%的市场份额位列中国机器学习开发平台市场第二，继续领跑机器学习平台市场。在此之前，在2019年IDC发布的《IDCMarketScape:中国机器学习开发平台市场评估》中，美林证券与BAT、微软、AWS等知名一线厂商一起跻身领袖象限，成为中国机器学习开发平台市场的领军企业之一。
7、数据挖掘十大算法-整理一晚上的数据挖掘算法，主要引用自wiki和一些论坛。我把它发布在网上作为知识分享，但是我发现Latex的公式在转码到网页时丢失了。还没找到解决的办法，有空再回来补洞。编者按1。C4.5C4.5算法是RossQuinlan开发的生成决策树的算法。数据挖掘|数据理解与预处理边肖见过很多人(咳咳，请不要对号入座)。拿到数据后，不管不管三七二十一，扔进模型里运行，不管是什么。反正“大数据”总能产生点什么。但我上次说过，“大数据”很可能带来“大错误”！因此，在数据挖掘开始之前，仔细理解和检查数据并对数据进行预处理是非常重要的。很多人说，资料准备真的是一项“体力活”，费时费力，也极其枯燥。
但是，它总能引发你的兴奋，因为这需要足够的耐心和细心，一不小心，你所有的努力都白费了。在这一内容中，边肖将首先从数据理解、变量类型、质量检验三个方面进行阐述，然后用他做过的一个实际数据来展示。一、数据理解拿到数据后要做的第一步就是理解数据。什么是理解数据？不要简单的看Excel表格有多少，有多少行，有多少列，要结合自己的分析目标和具体的业务需求来看。
8、什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义。下面是一些常用语:“简而言之，数据挖掘就是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。这个术语实际上有点用词不当。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是它有点长。许多人将数据挖掘视为另一个常用术语“数据库中的知识发现”或KDD的同义词。其他人只是把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
“使用基于计算机的方法，包括新技术，从数据中获取有用知识的整个过程称为数据挖掘。”《数据挖掘——概念、模型、方法和算法》(MehmedKantardzic)“数据挖掘，简而言之，就是从一个数据库中自动发现相关的模式。
