问：如何有效地进行数据挖掘和分析
- 答：数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的没哗东西，以此来辅助决策。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理桥察陪、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，敏蠢挖掘数据的潜在价值。 - 答：建议你看看《谁说菜鸟不会数据分析》这本书。
问：数据挖掘统计的课程内容是什么？？
- 答：目前主流的数据挖掘统计的软件有两个：spss和sas
SAS数据挖掘颤此课程包括：
sas/data
miner模块，包括sas/data
miner模块的常用工具，对商业问题的界定、导入数据、数据探视、变量转换、数据集设置、缺失值处理、各种预测、描述类分析算法、模型评估、显示得分结果等。通过培训使学员掌握使用sas的data
miner（数据挖掘）模块，能够利用sas/data
miner对一些常见的商业数据进行数据分析，挖掘出商业价值。
SAS统计闭誉分析课程包括：
菜单式模块包括Insight数据探测模块，Assist助手模块，Analyst分析家模块，Enterprise
Miner数据挖掘模块
编程式模块包括Base基础模块，茄态迅涉及STAT统计模块和ETS时间序列模块中的内容
SPSS数据挖掘内容包括：
数据挖掘工具Clementine的体系结构以及在整个数据挖掘系统中的地位
Clementine的基本设置
Clementine数据准备的一些技巧
数据挖掘模型的类型和所解决的问题
模型评估和部署等
SPSS统计培训内容包括：
数据管理与变换
SPSS统计图表
高级数据修改
多选题变量分析及SPSS实现
假设检验
方差分析
回归
时间序列分析等
这是四个课程，包含了你问的所有了。希望对你有帮助
来源：商业智能和数据仓库爱好者
提供，，，商业智能和云计算，，陪训。。。包括上面的所有课程。 - 答：哥们，我是做数返行据挖掘的研狗，了解一些生物科技方面大数据的应用。
首先听过的所有的数据挖掘的报告中，有具体成果的全都是国外的机构，可能是我听的少，国内的生物科技数据挖掘都是讲理论。这东西讲理论有个毛用。
如果有资本的话（年龄、家庭支持），还是找个好学校读研，本身生漏灶哗物科技+数据挖掘就比较高端。
数据挖掘和数据统计不是一样的。。。。
简单的拿工资讲，北京硕士毕业进数据分析岗位，8k一月，如果进辩渗的是数据挖掘团队，大概能有20w~30w
每年。
问：数据挖掘是什么？
- 答：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据键指准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方埋伏法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝弯亮携叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。 - 答：数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过和裤蚂程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学纯庆习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识唤埋别等诸多方法来实现上述目标。 - 答：数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：
(1)、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。
(2)、聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。
(3)、关联规则：关联是某种事物发生时其他事清简物会发生的这样一种联系。
(4)、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。
(5)、偏差的检测：对分析对象的少数的、极氏正神端的特例的描述，揭示内在的原因。
关于数据挖掘的相关学习，推荐CDA数据分析师的课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。 - 答：1、什么是数据挖掘？
数陵消据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：
(1)、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
(2)、聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
(3)、关联规则：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。陵汪塌
(4)、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。
(5)、偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
当然除了以上所列出尺圆的还有时间序列分析等一些其他的功能，需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。 - 答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘纳耐挖掘’知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地慧蠢命名前茄陪为‘从数据中挖掘知识’，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。而另一些人只是把数...
