统计 分析和数据挖掘统计分析和--3分析技术已经成为企业应用的一个焦点，但是由于历史的原因 ， 数据 统计和数据挖掘数据分析:一般为 。
1、学习 数据 分析要哪些基础 1 。办公软件1)熟练使用excel、Access、Visio等MSOffice软件，并能制作相关原型；(MS是微软微软，MSOffice是微软提供的一系列软件 。在Word、Excel、PowerPoint、Access、OutLook、Publisher、InfoPath这七个办公软件中，常用的是前四个 。
2、请问你是 数据 挖掘的研究生? 数据 挖掘研究生阶段都学什么?首先有很多数据 挖掘的技术 。你要定位某一类数据 挖掘算法，比如分类、聚类、关联规则、预测等等 。再次，根据你的定位，大量阅读国内外(尤其是国外)研究者对这类算法的改进和应用 ， 并熟悉之 。然后，提出你的算法的改进方法并加以实现 。说白了就是算法的改进和实现 。研究生教育就是这样，自学算法 。和实际应用有些脱节 ， 在实际应用中完全不关心一个算法的执行效率 。
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 。从广义上讲，任何来自数据library挖掘information的进程都称为数据 挖掘 。从这个角度来说 ， 数据 挖掘就是BI(商业智能) 。
3、什么是 数据 挖掘?【统计分析 数据挖掘,基于r的统计分析与数据挖掘.pdf】数据挖掘(数据挖掘)是从大量数据中提取隐藏但潜在有用信息的过程 。数据 挖掘的目标是建立决策模型，根据过去的行动预测未来的行为数据 。什么是数据 挖掘 。谬误:数据 挖掘是一个计算机驱动的过程，它在一个庞大而复杂的数据库中寻找模式，并自动进行 。事实:数据 挖掘是一个用户驱动的过程 ， 利用计算机浏览大量的数据找到有用的规律 。
4、如何系统地学习 数据 挖掘在读数据 挖掘《算法理论》的时候 ， 经常感觉有些公式的推导过程像天书一样 ， 比如在读svm的数学证明的时候，EM算法...，感觉知识面跳跃很大，所以数据- 。磨刀不误砍柴工 。在学习-3挖掘之前，要了解以下几点:数据 挖掘目前在国内并不流行 ， 就像屠龙术一样 。数据前期准备通常占整个-3挖掘项目工作量的70%左右 。数据 挖掘本身结合了统计 learning、数据 library和机器学习等学科，并不是新技术 。
数据 挖掘项目通常需要重复一些不熟练的工作 。如果你觉得以上内容可以接受 ， 那就继续读下去 。学习一门技术要贴近行业 ， 没有行业背景的技术就像空中楼阁 。技术的发展 ， 尤其是计算机领域的发展，广阔而迅速(十年前设计网页就可以成立公司)，大多数人没有精力和时间去全面掌握所有的技术细节 。
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