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数据挖掘特征分析,定义下列数据挖掘功能:特征化

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数据 挖掘和数据 分析有什么区别？用数据 挖掘来进行数据 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则和 。数据 挖掘的任务相关分析，集群分析，分类分析，异常分析 。

1、 数据 挖掘的方法有哪些?利用-3挖掘执行-3 分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等等 。-0/，等等 。 ， 它们不同于数据 to 挖掘 。1.分类是在数据库中找出一组数据对象的共同特征并按照分类模式将其划分到不同的类中 ， 目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中 。可应用于客户分类、客户属性和-1 分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等 。例如，一家汽车零售商根据客户对汽车的偏好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以直接将新车的广告宣传册邮寄给有这种偏好的客户 。

2、 数据 挖掘的方法有哪些数据挖掘(英文:Datamining)，又译为数据挖掘，数据mining 。这是数据knowledge discovery indatabases(简称KDD)中的一个步骤 。数据 挖掘一般指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程 。数据 挖掘通常与计算机科学有关，使用了统计学、在线分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来达到上述目的 。

3、什么是 数据 挖掘数据挖掘又译为数据探索，数据挖掘 。是一种通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同客户或细分市场的方法，分析一种展现消费者偏好和行为的方法 。是数据 library知识发现的一步 。数据 挖掘一般指自动搜索大量数据中隐藏的具有特殊关系的信息的过程 。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示 。数据 挖掘的任务相关分析，集群分析，分类分析，异常分析 。

是利用数据发现问题、解决问题的学科 。通常通过探索、处理和/或建模来实现数据 。我们可以看到数据 挖掘具有以下特点:基于大量的数据:并不是说小数据不能进行挖掘其实大部分/但是，一方面太小数量的数据完全可以总结出规律另一方面，它往往不能反映现实世界中的普遍特征 。
【数据挖掘特征分析,定义下列数据挖掘功能:特征化】
4、 数据 挖掘概念

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