根据模型中自变量的个数 ， 回归算法可分为一个变量回归 分析和多元回归；根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归、非线性回归 分析 。回归 分析，数据准备:数据准备包括:选择数据——从大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理——数据再处理，包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、删除无效数据等 。
1、数据挖掘的定义是什么?有哪几种挖掘技术数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、未知的、但潜在有用的信息和知识的过程 。数据挖掘流程:定义问题:明确定义业务问题，确定数据挖掘的目的 。数据准备:数据准备包括:选择数据——从大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理——数据再处理 ， 包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、删除无效数据等 。
2、十三种常用的数据挖掘的技术十三种常用的数据挖掘技术1 。前沿数据挖掘是从大量不完整、有噪声、模糊和随机的数据中提取隐藏但潜在有用的信息和知识的过程 。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式 。可以发现的模式有很多，按照功能可以分为两类:预测型模式和描述型模式 。
数据挖掘涉及的学科和技术很多，分类也很多 。根据挖掘任务可以分为分类或预测模型发现、数据汇总、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等 。按挖掘对象分 ， 有关系数据库，面向对象数据库，空格数据库，时态数据库，Web数据源、多媒体数据库和异构性 。按照挖掘方法大致可以分为机器学习法、统计法、神经网络法和数据库法 。
3、 回归 分析中,年度控制变量和行业控制变量如何设置?【多元回归分析数据库,spss多元线性回归分析】一般指多元 回归加入年度变量和行业变量回归 。多元回归分析的x变量一般分为解释变量和控制变量两种 。解释变量往往是作者希望在论文中关注的变量，而控制变量也可以影响Y变量和X变量，但不是作者需要研究的变量 ， 但为了研究的严谨性 ， 也必须考虑 。举个例子，假设我的Y变量是“工资”，我的研究希望探究“性别变量”是如何影响“工资”的，但这里有两个问题:第一 ， 工资是随时间变化的，过去的工资因为经济发展低而更高，男女参加工作的比例也是随时间变化的 ， 现在女性工作更多；第二，工资根据行业不同 ， 男女的行业分布往往不同 。
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