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如何有效地进行数据挖掘和分析

1、神经网络方法 神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的问题，以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。

2、决策树，决策树在解决归类与预测上有着极强的能力。基因算法，基因算法学习细胞演化的过程。群集侦测技术，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。连结分析。在线分析处理。类神经网络类神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。

3、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

4、需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。

地图学的研究热点

智能地图制作与应用 智能地图制作与应用是当前地图学领域的一个研究热点。随着大数据、人工智能等技术的发展，智能地图制作与应用得到了广泛应用。智能地图能够自动化处理地图数据、智能化分析地图信息，提高了地图的制作效率和应用价值。

虚拟现实技术与三维GIS虚拟现实技术在地理环境仿真中的应用，三维GIS理论与系统开发，空间信息可视化理论、方法与应用，数字城市、数字国土及数字交通的理论与方法。地图制图学与地理空间信息可视化地球空间信息可视化，制图综合，数字化成图，电子地图制作与应用等。

应深入研究各种空间信息的分布特征与规律及其定位与传输、视觉感受原理，模型分析，图形、图像与数字的相互转换机制，以及地图与遥感图像分析应用中抽象思维能力的提高，地图与遥感图像潜在信息的分析利用等，同时继续探讨现有地图学的各种理论，逐步建立我国现代地图学的理论体系。

科技进步为地图学的发展增添了新活力。因科技具有数据体量大、数据类型多、处理速度快、价值密度低等特点，于是，就出现了以空间数据模型、空间数据索引、空间数据操作及其查询语言为内容的空间数据库理论、方法与技术的研究，奠定我国数字地图制图发展的基础。

智能化：包括地图信息源信息获取，地图制作过程和地理信息表达的智能化等。虚似化：地图学将来表达的制图对象不一定都是实体的客观存在，很多内容将是虚拟的、模拟的、多维仿真式的。功能多极化：地图功能从表达地理客体规律特征，扩展到知识发现、空间分析、动态显示监测、综合评价、预警预报等。

地图学已经进入地球空间信息科学的范畴，原因在于地图学的研究对象已经从传统的纸质地图扩展到了电子地图以及其他各种新兴的地理信息产品，如三维地图、立体地图和多媒体地图等。这些新兴的地图产品不仅提供了静态的信息，还可以根据实时变化进行信息更新和多尺度显示，极大地丰富了地图学的研究内容。

数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘技术是数据处理的技术，它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力，作用是对数据进行分析、挖掘和处理，得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成，先信息收集，再数据集成，然后数据规约，之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识，并且整个过程是重复循环的。

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。

模式跟踪 模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。

数据挖掘的重要性是什么?

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据.利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息以帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。

信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。 【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术 随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。

数据挖掘最重要的是逻辑思维，数学好多性质不重要，也就是提取信息，并且对数据做找规律、概括或计算就可以。跟数学成绩好不好没太大关系，能解决简单的数学计算，并且有好的思维能力就可以。数据，本质上就是海量数据的汇集，而数据总是与数字、数学离不开。

然而，从大数据工作原理角度来讲，大数据价值挖掘是一个完整的探索过程而不仅仅是数据分析，它需要富有洞察力的分析师、业务用户和管理人员在大数据用例中有针对性地提出有效问题、识别数据模式、提出合理假设并准确开展行为预测。

而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确 什么变量都要，先从模型的意义上选变量（大而全，多而精），之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

大学的哪个专业是研究数据挖掘的?

大数据技术与应用是高校计算机类专业，该专业的研究方向是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术相结合的“互联网+”前沿科技专业。

计算机专业 。专业课408，数据结构，操作系统，计算机组成原理，计算机网络，这四门科目。

数据科学与大数据技术专业（英文名Data Science and Big Data Technology），简称数据科学或大数据，旨在培养具有大数据思维、运用大数据思维及分析应用技术的高层次大数据人才。

生物计算与生物信息处理 09 智能信息处理 不过都不完全搞这个，只是会大量涉及这方面的技术。

北京大学、清华大学、人民大学、复旦大学、中南大学、西南交通大学、南京邮电大学 以上的这几个大学都有开设统计学专业和计算机科学专业。这两个专业都是和大数据有关的专业。大数据（数据挖掘）是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。