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）学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。（2）需要掌握一大一小两门语言，大的指C++...

2.程序语言，比如c++/java和python，再加个matlab之类的方便应用的语言。3.会一些机器学习的课程，了解这个领域具体在研究的东西，看点公开课或者书籍。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...

基本技术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...

数据挖掘涉及的内容比较泛，机器学习、数据挖掘、人工智能，但实际上这些知识大多是相通的，机器学习实战这本书是我看的启蒙书里很好的一本了，该有的都有，难度较小，有理论有实践，可以较快的对各种知识有个大概的了解，...

1、模式跟踪模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。如果发现某种产品在某些特定人群中的销售情况，要好于其他...

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项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。数据理解：尝试收集部分数据，...

1)技术层面：-设计对照组进行比较。-根据常用的模型评估指标进行评价，如命中率、覆盖率、提升度等2)业务经验：业务专家凭借业务经验对数据挖掘结果进行评估6.6模型部署将数据挖掘成果程序化，将模型写成存储过程固化...

1、建立数据挖掘库建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。2、分析数据分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段...

本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的...