首先要说的是数据 -1/，所谓数据 / -1/，就是找数据，挖掘 。数据分析在业内数据分析和-3挖掘我们都知道“数据分析”这个词现在很熟悉，图形和图像、视频、音频等，) 2.数据 挖掘分类以上六种数据 挖掘的分析方法可分为两类:直接数据 ， 间接-3挖掘直接-3挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用 。
1、 数据 挖掘具备哪些功能?随着数据的发展 ， 数据已经成为未来的大趋势 。数据 挖掘主要是利用未来的趋势和行为做出主动的、基础的知识决策 。下面昌平电脑培训介绍数据 挖掘的功能 。1.自动预测趋势和行为-3挖掘在大型数据数据库中自动查询预测信息 。很久以前，大量的人工分析问题，可以快速直接的从数据本身得出结论 。2.关联分析数据关联是一个重要的知识，可以在数据中找到 。
相关性可分为简单相关性、时间相关性和因果相关性 。其中昌平IT培训发现关联分析的主要目的是找出数据 library中隐藏的网络 。数据关联库中数据有时未知，有时已知 ， 有时不确定，所以关联分析产生的规则具有可信度 。3.聚类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，是概念描述和偏差分析的前提 。
2、 数据 挖掘技术包括哪些统计技术、关联规则、基于历史的MBR分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差异分析和概念描述 。1.统计技术数据 挖掘涉及许多科学领域和技术，如统计技术 。统计技术to数据 set挖掘的主要思想是:统计方法对给定的数据set假设一个分布或概率模型(如正态分布) ， 然后按照模型挖掘进行 。
【有关数据分析数据挖掘的内容,数据分析与数据挖掘第二版课后题答案】如果两个或两个以上的变量的除法I有某种规律性，就叫相关 。相关性可分为简单相关性、时间序列相关性和因果相关性 。关联分析的目的是找出数据中隐藏的关联网络 。有时候数据library数据的关联函数是未知的 ， 即使已知也是不确定的，所以关联分析产生的规则具有可信度 。3.基于历史的MBR(MemorybasedReasoning)分析首先根据经验和知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用到当前的例子中 。
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