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大数据挖掘与分析
大数据挖掘与分析
数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析

大数据挖掘与分析
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数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
数据挖掘完整的步骤如下：
①理解数据和数据的来源（understanding）。
②获取相关知识与技术（acquisition）。
③整合与检查数据（integration and checking）。
④去除错误或不一致的数据（data cleaning）。
⑤建立模型和假设（model and hypothesis development）。
⑥实际数据挖掘工作（data mining）。
⑦测试和验证挖掘结果（testing and verification）。


⑧解释和应用（interpretation and use）。
数据挖掘常用的方法
(1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其
大数据挖掘与分析
数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含