数据挖掘系统（数据挖掘系统的层次结构?）

数据挖掘技术主要包括哪些

决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。

数据挖掘的技术包括： 聚类分析。该技术主要用于发现数据集中的群组结构或模式。聚类通常基于数据的相似性进行分组，同一群内的数据相似度较高，而不同群间的数据相似度较低。这种技术广泛应用于客户细分、市场细分等场景。 关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。

数据挖掘的技术可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。而统计方法可细分为：回归分析、判别分析。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属的归纳方法。

数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。 决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。

常用的数据分析工具有哪些?

常用的数据分析软件主要有Excel、SAS、R、SPSS、友盟+。Excel：为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

Excel：作为最常见和基础的数据分析工具，Excel提供了丰富的功能和灵活性，可以进行数据清洗、筛选、计算和可视化等操作。Python：Python是一种通用编程语言，拥有强大的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和Matplotlib。它提供了广泛的数据处理和可视化功能，适用于各种规模的数据集。

常用的数据分析方法（模型）有：事件分析、漏斗分析、用户路径分析、留存分析、session分析、热力分析、归因分析、间隔分析、分布分析、LTV分析、用户行为序列分析、用户属性分析、用户分群分析。

数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

数据挖掘的起源与发展

1、数据挖掘开始兴起于1989年.数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

2、数据挖掘的广义观点：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。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）， 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。

3、数据挖掘的起源 来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。

数据采集和数据挖掘一样吗?有什么区别

数据采集和数据挖掘是不一样的。它们是数据管理的不同阶段。数据采集是从目标网站提取有价值的数据并将其转化为结构化格式放入数据库的过程。 它通常可以与Web抓取、Web爬虫和数据提取互换使用。

网络数据采集是指通过网络爬虫技术，自动抓取互联网上的数据。数据分析是指对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，以获取有价值的信息和洞察。数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、关联和规律，以提供决策支持和业务优化。

数据挖掘和数据采集，数据采集在前面。根据查询相关公开信息显示，从数据源获得能够保存至数据库或数据仓库中的数据信息，例如从传感器采集到的温度、速度、湿度等信息，从网络中采集的Web数据等，在数据采集之后需要对数据进行数据清洗，使数据符合入库的要求，之后就是对采集的数据进行导入。

什么是数据挖掘?

1、数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

2、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、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

3、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

4、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、神经网络方法和数据库方法。