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数据挖掘关联分析

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2.关联性-1 数据关联性是一个重要的知识，可以在数据中找到 。数据 挖掘的任务相关分析，集群分析，分类分析，异常分析，数据和数据 挖掘是什么关系？什么是数据挖掘数据挖掘又译为数据挖掘，数据挖掘，数据 挖掘是一种处理数据和数据之间关系的技术，关联分析的目的是找出数据中隐藏的关联网络 。

1、 数据 挖掘主要涉及到哪些方面的知识? 2、 数据 挖掘技术在物流业中的应用研究随着信息时代的急剧增加数据，深化物流管理最有效的方法就是将数据 挖掘技术引入其中，并充分合理地加以利用数据 。介绍了数据 挖掘技术的概念和方法，阐述了数据 挖掘技术在物流企业中的具体应用 。1.引言物流需求的个性化、多样化和集成化，要求物流服务企业不断改进和优化其运作流程，开发有针对性的物流服务，以适应物流市场发展的变化 。

2.-2挖掘Technology-2挖掘又称数据基于库的知识发现是从大量不完整、模糊、随机的知识中，不仅仅局限于对数据的查询和访问，主要在于找出数据之间的潜在联系 。从企业的角度来看，数据 挖掘是一种企业信息处理技术，其特点是从企业数据库中提取、转换和分析等 。

3、 数据 挖掘具备哪些功能?1、趋势和行为的自动预测数据 挖掘大规模的预测信息自动查询数据数据库很久以前大量的人工分析问题可以快速直接从/112中检索到 。2.关联性-1 数据关联性是一个重要的知识，可以在数据中找到 。如果两个或两个以上的变量之间存在某种规律，这就叫相关性 。关联可以分为简单关联、事件关联和因果关联 。关联分析的目的主要是找出数据中隐藏的网络 。

【数据挖掘关联分析】3.cluster 数据数据库中的记录可以分成一系列有意义的子集，即聚类 。聚类可以提高人们对客观现实的认识 ， 是概念描述和偏离的前提分析 。聚类主要包括传统的模式识别方法和数学分类 。4.概念描述概念描述是对目标类别内容的描述，是对该类别相关特征的概括 。概念描述分为特征描述和区别描述 ， 描述不同对象之间的差异 。公式化一种特征描述只会影响所有对象的共同元素 。

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