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请问你是数据挖掘的研究生?数据挖掘研究生阶段都学什么?

1、因为与数据库密切相关，又称为数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD） ，就是将高级智能计算技术应用于大量数据中，让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的，有用的模式（也叫知识）。 广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。

2、如下：编程语言 目前工业界的机器学习编程语言很多，基于个人的一些浅显的工作经验，发现目前比较常用的编程语言是 Python 和 SQL。需要掌握的内容有以下几点：聚合函数，数学函数，字符串函数，表格的连接函数，条件语句等。机器学习 推荐教材《机器学习实战》，作者是 Peter Harrington。

3、建议就是你得了解数据挖掘都涉及到哪些学科：首先是概率论与数理统计，还有矩阵论，两门最基础的数学，这是研究算法的工具。其次，会编程，掌握java或者c++平台下开发的数据挖掘工具，能够学习算法源代码进而更深入地研究，还有数据库方面的知识。

4、首先，数据挖掘的技术有好多种，你要定位到某类数据挖掘算法，比如分类，聚类，关联规则，预测等等。再次，就是根据你的定位，大量阅读国内外（特别是国外）研究人员对这类算法的改进及应用，要熟悉。然后呢，就是提出你对该算法的改进方法，并实现。说白了，就是算法的改进，实现。

5、数据挖掘专业是一个很不错的专业，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（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD）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。

数据挖掘方面还有什么研究方向吗

数据挖掘与机器学习：数据挖掘是从大数据中发现隐藏模式、关联规则和趋势的过程。机器学习是通过训练模型来自动分析和预测数据的方法。在大数据研究中，数据挖掘和机器学习可以用于处理大规模数据、提取有用信息和构建预测模型。

人工智能方向考研可以考虑以下专业： 计算机科学与技术：这是人工智能领域最常见的专业，涵盖了人工智能的核心技术，如机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。 人工智能：这是一种专门研究人工智能理论、方法和应用的专业，涉及到人工智能的各个方面，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。

．1 数据挖掘未来研究方向 ---当前，DMKD研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处的地位，迫切需要类似于关系模式、DBMS系统和SQL查询语言等理论和方法的指导，才能使DMKD的应用得以普遍推广。

数据挖掘：让计算机能够自动发现和分析数据中的模式、趋势和关联。智能交互：让计算机能够与人进行智能的交流和互动。人工智能安全与隐私保护：用来确保人工智能系统的安全和保护用户的隐私。

数据挖掘概念综述

1、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（DataFusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。

2、不属于。数据挖掘是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法，结合了上述领域中的一些技术和方法，用于从大型数据库中提取有用的信息和知识，不属于综述。

3、数据挖掘（Data Mining）自1995年在KDD（Knowledge Discover in Database）国际学术会议上由Usama Fayyad首次提出后， 已成为当下最流行的词语之 不仅是因为其炫丽的技术， 它给商业社会带来了无限的影响，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。

4、数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其它信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。

研究生阶段做数据挖掘有没有前途?毕业以后可以去什么样的单位工作啊...

1、比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

2、数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

3、如果是同专业的本科生和同专业的研究生对比的话，一般情况下，我说的是一般情况，研究生还是有优势的。优势在哪里，就在对工具的应用、对理论的了解要更深入的多。如果是博士研究生的话，那更是钻研的深，连本科里面的很多公式都必须要推导的出来，能用代码全部实现。

4、在硅谷，入门级的数据科学家收入是6位数，嗯，对，是美元为单位；在国内相关入门级人才薪资也都在8K往上，等你再过了两年有了工作经验，那不得了，年纪轻轻年薪过30万。

高维数据挖掘的高维数据挖掘的特点

1、高维数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，其核心特征在于处理那些维度极高的数据。与传统数据挖掘相比，高维数据挖掘的主要区别在于其数据的复杂性和规模。

2、随着数据维数的升高，高维索引结构的性能迅速下降，在低维空间中，我们经常采用欧式距离作为数据之间的相似性度量，但在高维空间中很多情况下这种相似性的概念不复存在，这就给高维数据挖掘带来了很严峻的考验，一方面引起基于索引结构的数据挖掘算法的性能下降，另一方面很多基于全空间距离函数的挖掘方法也会失效。

3、复杂性：随着维度的增加，数据的结构和关系变得更加复杂，处理和分析的难度也随之增加。 多维特征：高维数据能够更全面地描述事物的特征，每一维度都是对事物某一特性的度量。 数据稀疏性：在高维空间中，由于维度过多，大部分数据在特定区域内的分布可能非常稀疏。

4、首先，高维数据中的相似性搜索是一个重要课题，它涉及如何在海量数据中快速找到具有相似特征的样本，以支持各种数据分析和决策。针对这一问题，本书提出了一套高效搜索算法和策略。其次，高维数据聚类旨在将数据分组成具有内在结构的群体，这对于理解数据分布和发现模式至关重要。

GIS技术在国内的研究现状及其发展趋势

GIS技术在资源环境领域的应用持续深化，主要体现在以下几个方面：与电子政务的融合：随着国家信息化的推进，GIS正被广泛应用于资源环境管理，如在政府和企业的信息化建设中，用于空间综合配置和优化。这表明GIS在提升行政效率和资源利用中起着关键作用。

GIS研究现状及其分析1 GIS研究现状世纪90年代以来，由于计算机技术的不断突破以及其它相关理论和技术的完善，GIS在全球得到了迅速的发展。

国内GIS现状和对策 地理信息系统技术是一门综合性的技术，它的发展是与地理学、地图学、摄影测量学、遥感技术、数学和统计科学、信息技术等有关学科的发展分不开的。

随着GIS技术的逐渐成熟和应用范围的扩大，GIS行业也逐渐成为了新兴的职业领域。据统计，目前全球GIS从业人员约为150万左右，而国内GIS从业人员数量也在逐年增加，其中不乏拥有中高级职称或研究生学历的专业人才。

中国 GIS 的发展 应该追溯到 30 年前 。以陈述彭院士为代表的老一辈科学家，敏锐地觉察到 GIS 的发展潜力与应用意义，将 GIS 技术引入国内，一个研究 GIS 理论与技术的热潮随之在中国的科研院所和高等学校中兴起，并首先在资源和环境领域尝试开展 GIS 的技术应用。