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数据挖掘的关联分析

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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 。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、特征、变化和偏差/ ， 数据 挖掘的任务相关分析，集群分析，分类分析，异常分析 。
1、什么是 数据 挖掘,简述其作用和应用 。数据挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程 。功能:通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息 。应用:数据仓库，文字 ， 多媒体数据，空间数据，时序数据，Web 数据，其中包含半结构/ 。扩展资料:需要是发明之母 。近年来，-2挖掘引起了信息业界的极大关注 。主要原因是有大量的数据可以广泛应用，迫切需要将这些数据转化为有用的信息和知识 。
【数据挖掘的关联分析】数据 挖掘是人工智能和数据库领域的热点问题，所谓数据 挖掘是指-2 。数据 挖掘是一个决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据数据库、可视化技术等 。 ， 而且是高度自动化的分析 enterprise的/12344 。
2、 数据 挖掘具备哪些功能?1、趋势和行为的自动预测数据 挖掘大规模中预测信息的自动查询数据数据库 。很久以前，大量的手动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 。
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 。
3、 数据 挖掘有哪些方法目前 ， 数据 挖掘可以解决很多问题，包括营销策略制定、背景分析、企业管理危机等 。数据 挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据 挖掘等等 。这些方法从不同的角度应用于-2挖掘 。(1)分类 。分类就是在数据 library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 。其目的是通过分类模型将数据-2/library中的/ items映射到给定的类别中 。
(2)回归分析 。回归分析反映了数据Library数据的属性值的特征 ， 通过表达数据 mapping的关系，找到属性值之间的依赖关系 。可应用于数据序列的预测及其相关性的研究 。在市场营销中，回归分析可以应用于各个方面 。比如通过对本季度销售额分析的回归，预测下一季度的销售趋势，进行有针对性的营销变革 。(3)聚类 。

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