数据挖掘技术是数据库技术、统计技术和人工智能技术发展的产物。从使用的技术角度，主要的数据挖掘方法包括：（1）决策树方法：利用树形结构来表示决策集合，这些决策集合通过对数据集的分类产生规则。国际上最有影响和最早的决策...

人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。数据挖掘从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度...

1.工程能力（1）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指C++或者Java，小的指Python或者shell脚本；需要掌握基本的数据库语言；建议：MySQL+python+C++；语言只是一种工具，看看语法就好；推荐书籍...

1.统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。2.聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其...

4.英语基础好，基本读写能力可以。5.相关计算机方面知识梳理。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘的基本流程在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程。数据挖掘的过程可以分成以下6个步骤。商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解...

常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。1.关联分析关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用...

数据挖掘技术的步骤有哪些它的步骤通常分为八步：第一步是收集信息;第二步是集成数据;第三步是规约数据;第四步是清理数据;第五步是变换数据;第六步挖掘数据;第七步评估模式;第八步知识标识。如果其中一步的目标无法...

算法：一步一步具体实现的细节不同的目标要调用不同的技术数据挖掘根据其目标分为说明性（Prescriptive）和描述性(Descriptive)数据挖掘两种不同的DataType调用不同技术三种数据挖掘技术自动聚集检测；决策树；神经网络...

关于每个属性的这种基本统计量的知识有助于在数据预处理时填补缺失值、光滑噪声、识别离群点。分位数图、直方图和散点图都是显示基本统计描述的其他图形方法。一、数据对象与属性类型属性是一个数据字段,表示数据对象的一个特征。