四 。-3挖掘:考试内容涉及数据 挖掘/的相关理论，要求考生掌握数据-1，如关联分析 ， 聚类分析，时间序列 分析 ， 等等，，以及收集、整理挖掘企业内部的能力，在时间序列 分析中，有时非平稳的序列可以通过简单的对数变换或微分运算转化为平稳的序列 。
1、十三种常用的 数据 挖掘的技术【数据挖掘 时间序列分析,时间序列是大数据挖掘的一种方法】十三种常用技术-3挖掘第一，最前沿-3挖掘是从大量的不完整、嘈杂、模糊、随机 。数据 挖掘的任务是从数据中寻找模式 。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 task可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、依赖或依赖模型发现、异常和趋势发现等 。根据挖掘 object ， 有关系数据 library，面向对象数据 library，space 数据 library，时态数据 library，Web/.根据挖掘方法，大致可以分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法 。
2、 数据 挖掘录入3次就诊有意义吗数据挖掘进入三次访问是有意义的 。1.了解患者就医情况:-3挖掘输入三次就医情况，通过分析患者就医时间、科室、原因、医生诊断、药物处方等可以初步了解患者的健康情况 。2.探索医疗就诊的规律和趋势:-3挖掘输入三个医疗就诊，对多个患者的就诊进行聚类数据 ， 时间序列，等等 。
3、根据以前的 数据预测未来的行为用的是什么 数据 挖掘方法数据挖掘(数据挖掘)是从大量的数据中发现潜在规律，提取有用知识的方法和技术 。因为它与数据 library密切相关 ， 所以又叫数据knowledge discovery indatabases(KDD)，就是将先进的智能计算技术应用于大量的数据 ， 使计算机在有指导或无指导的情况下，从海量的/中学习 。
从这个角度来说，数据 挖掘就是BI(商业智能) 。但是 ， 用专业术语来说，数据 挖掘(数据挖掘)指的是:源数据经过了清理和转换，适合挖掘 。数据 挖掘知识以固定的形式在这个集合上提炼数据，最后用于进一步的分析决策 。从这个狭义的角度来看，我们可以定义:数据 挖掘是从特定的形式中提取知识的过程数据 。
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