数据挖掘技术您听说过吗？数据挖掘隐藏在大量不完整，噪音，模糊以及随机的实际应用数据当中。它是对现有数据挖掘和机器学习技术进行的改进。我们正在不断地开发新的数据挖掘技术。例如：数据网络挖掘，图挖掘，特定群体挖掘。它是基于对象的数据连接，相似连接等大数据融合技术，也是面向领域的大数据挖掘技术。人们以前不知道，但现在他们有潜在的有用信息和知识，下面我们一起来看看详细的介绍。

数据采掘涉及到许多技术和各种分类方法。按照挖掘任务的不同，可以将其划分为分类或预测模型发现、数据汇总、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖性或依赖性模型发现、异常和趋势发现等；根据挖掘对象的不同，可以将其划分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库和环球网等;根据挖掘方法的不同，可以将其粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

数据挖掘的主要过程是:根据分析挖掘的目标，从数据库中提取数据，然后通过ETL组织成宽表，用于分析挖掘算法，然后使用数据挖掘软件进行挖掘。常规的数据挖掘软件，一般只能支持在单台计算机上进行小规模的数据处理，受其限制，传统的数据分析挖掘一般会采用抽样的方法来减小数据分析的规模。

重点从挖掘任务和挖掘方法两方面突破

一、视觉分析法。无论对普通用户还是数据可视化专家来说，都是最基本的功能。通过数据的图象化，使数据能自圆其说，让用户直观地感受结果。

二、是数据挖掘的算法。图象化就是把机器语言翻译给人们看，而数据挖掘就是机器的本来面目。分块，集群，孤立点分析以及各种不同的算法让我们提炼数据，挖掘价值。

三、是预测性分析。预见性分析使分析者能够根据图像分析和数据挖掘的结果作出前瞻性的判断。

四、语义引擎。语义学引擎需要设计出足够的人工智能来主动地从数据中提取信息。机器翻译，情感分析，民意调查，智能输入，问答系统等语言处理技术。

五、数据质量与数据管理。资料品质及管理是管理的最佳实践，通过标准化的流程及机器处理资料，可确保取得预定品质的分析结果。

数据采掘的计算复杂性和灵活性远远超过了前两类需求。由于数据挖掘问题的开放性，导致数据挖掘过程中涉及到大量的派生变量计算，派生变量的多变导致数据的预处理计算的复杂性;许多数据挖掘算法本身比较复杂，计算量也很大，尤其是许多机器学习算法，都是迭代计算，需要进行多次迭代才能得到最优解。

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