数据挖掘是做什么的？
制造行业可以利用数据挖掘来实现需求规划、需求预测、产品定价、产品质量状况模式和预测、生产过程短期分析、生产过程长期走势分析、生产过程异常模式分析、产品质量分析、供销预测、原材料需求预测、销售收入预测、经营分析。数据挖掘主要是从数据中挖掘潜在的关系，使用各种数据挖掘算法
什么是数据挖掘_什么是数据挖掘有什么特点
什么是数据挖掘_什么是数据挖掘有什么特点
数据挖掘指的是在长期积累的数据中分析和挖掘有价值的信息以供决策。
熟练使用数据采集工具，能对业务进行“人、货、场”度分析处理；
会拆解业务数据指标，掌握 Python 等主流可视化工具及各类图表使用；
会进行业务分析并形成数据可视化报告，掌握数据分析方。
数据挖掘是做什么的
数据挖掘分类· 分类 （Classification）
大数据指由于数据量很大（一般是TB到PB数量级）而需要更好拓展性的数据处理方法，不仅是数据挖掘，而且包括传统的数据查询等。从方法上，目前一般的商用数据库无法很好地支持大数据的处理。大数据处理的一般思路是数据压缩，数据抽样，数据挖掘等。· 估计（Estimation）
· 预测（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚类（Clustering）
· 描述和可视化（Description and Visualization）
· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
高维数据挖掘的什么是数据挖掘？
也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤数据挖掘指的是从大量的数据中提取隐含的、事先未知的、并且潜在有用的知识的技术。数数据挖掘能做以下七种不同事情：据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。它是计算机技术研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，目前已成为上数据库和信息决策领域中最前沿的研究方向之一，引起了学术界和工业界的广泛关注。
python数据挖掘是什么
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、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，挖掘数据的潜在价值。数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等
matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块
statodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等
scipy模块：专用于统计中的各种设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等
sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯数据挖掘：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。、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。
异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
商务智能与数据挖掘 的关系是什么
了。商务智能指利用数据仓库、数据挖掘技术对进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，为企业的各种经营活动提供决策信息。
你需要对自己有一个定位，如果你没有编程的功底我还是建议你去做分析类，里面当然也需要足一些数据挖掘 ，个人觉得做开发没啥意思 ，太辛苦“商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析结构化和非结构化的商务数据和信息，创造和累计商务知识和见解，改善商务决策水平，采取有效的商务行动，完善各种商务流程，提升各方面商务绩效，增强综合竞争力的智慧和能力。”
狭义的说商务智能是数据挖掘技术在商业领域的应用。
什么是数据挖掘，或数据挖掘的过程是什么
CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining)， 即为“跨行业数据挖掘标准流程”。
过程的边界并不明显，但是又有基本的依赖顺序。比如可行性分析需要数据评估，模型数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，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。优化结果不明显又得回到数据分析阶段，数据的分析和准备都得依赖ETL。
每个步骤缺一不可，前面的步骤是后面的基础，后面的步骤依赖于前面所有步骤，根据情况可能数据挖掘是个技术概念，商务智能是商业领域综合利用数据的很宽泛的应用概念。跳回前面任何一个步骤。
数据挖掘的职业发展方向是什么啊
数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。相对而言，数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系，从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。（1）数据分析方向，这个偏运营类，就是用sql、sas、spss等工具对数据做一些分析、做一些报表之类，来影响企业决策
IBMInformationMament产品组合囊括了用户构建可靠信息基础所需的全部元素，可为全面的业务分析和优化战略提供支持，为制定更加明智的业务决策提供助力。可以提供数据的整合和转化功能，用以提高生产率、灵活性和工作绩效，从而确保相关员工能够得到他们需要的信息以便制定正确的业务决策；能够让用户实时访问结构化和非结构化信息，从而为业务分析提供支持；提供统一、完整、一致的标准化视图，有助于用户了解企业数据；帮助用户确保合规性，同时降低成本和风险。（2）数据挖掘工程师方向，这个说白了就是开发了，至少要会一门编程语言C++或者ja之类，
大数据和数据挖掘什么区别？
覆盖正例排斥反例方法传统的数据挖掘就是在数据中寻找有价值的规律，这和现在热炒的大数据在方向上是一致的。
只不过大数据具有“高维、海量、实时”的特点，就是说数据量大，数据源和数据的维度高，并且更新迅速的特点，传统的数据挖掘技术可能很难解决，需要从算法的改进（提升算法对大数据的处理能力）和方案的框架（分解任务，把大数据分析拆解成若干小单元加以解决，或者通过规律的提取，把重复出现的数据加以整合等等）等多方面去提升处理能力。
所以，可以理解成大数据是场景是问题，而数据挖掘是手段。
有大数据数据挖掘的方法，再做数据挖掘
数据挖掘工程师是干什么的
in这个概念主要还是因为ERP（企业资源）和OA(办公自动化)软件系统的广泛使用和发展的基础上出现的一个概念。因为企业在使用这些软件系统的过程中，虽然运营的状态和管理以及成本有很大的节约，大大提高了企业的运营效率，可是这些系统却只能对企业的状态和管理进行一个状态性的记录，对长期记录下来的这些数据的分析和在挖掘能力是非常有限的，虽然众多软件供应商想出各种办法来利用其这些数据，比如出各种报表甚至自定义的报表，可是仍然受制于ERP和OA本身设计的缺陷，因为它们原本就不是设计来做数据分析的。
一般是比大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。较大的企业会有这种岗位需求，主要是通过大数据，在其中通过数据挖掘的相关算法进行分析，根据业务需求，挖掘到数据中有价值的东西