什么是数据挖掘？
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中挖掘隐藏的、有用的信息和知识的过程。数据挖掘利用各种算法和模型，从大量数据中提取有用的信息和知识，可以帮助人们更好地理解数据，发现数据中的规律和模式，从而做出更明智的决策。
数据挖掘通常包括以下步骤：
1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、处理和转换，使其符合数据挖掘的要求。
2. 特征选择：选择需要用于挖掘的数据特征。
3. 模型建立：建立数据挖掘模型，如分类模型、聚类模型、关联规则挖掘等。
4. 模型评估：评估模型的准确性和性能。
5. 结果展示：将挖掘结果以可视化的方式展示出来，帮助人们更好地理解数据。
数据挖掘的应用非常广泛，包括商业智能、金融、医疗保健、科学等领域。
数据恢复大师中的照片怎么保存？
在数据恢复大师中，照片可以通过多种方式进行保存。
一种方法是将照片直接保存在电脑的本地存储设备中，如硬盘或固态硬盘。
另一种方法是将照片保存在外部存储设备，比如USB闪存驱动器或移动硬盘。接下来，还可以选择将照片上传至云存储服务，如Google Drive或Dropbox，以便在任何设备上进行访问。无论选择哪种保存方式，都应该定期备份照片，以防意外数据丢失。
如何进行数据挖掘
1、目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头；
2、知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心；
3、准备律：数据预处理比数据挖掘其他任何一个过程都重要；
4、试验律：对于数据挖掘者来说，天下没有免费的午餐，一个正确的模型只有通过试验（experiment）才能被发现；
5、模式律：数据中总含有模式
6、洞察律：数据挖掘增大对业务的认知；
7、预测律：预测提高了信息泛化能力；
8、价值律：数据挖掘的结果的价值不取决于模型的稳定性或预测的准确性；
9、变化律：所有的模式因业务变化而变化。
数据挖掘的经典教材推荐
1、《数据挖掘与知识发现》，作者李雄飞，本书详尽地阐述了数据挖掘与知识发现领域中的一些基本理论和研究方法。介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘对象、知识发现过程、研究方法以及相关研究领域和应用范围，可供有关科技人员学习参考；
2、《数据挖掘概念与技术》，2007年由机械工业出版社出版的图书，本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新，可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书；
3、《大数据分析与数据挖掘》，2016年清华大学出版社出版的图书，此书综合大
数据挖掘是做什么的
数据挖掘，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。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、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘利用了来自一些领域的思想：来自统计学的抽样、估计和假设检验。人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。
数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化
数据挖掘中的预测算法有哪些
1、决策树方法。其核心思想是选取具有最高信息增益的属性，即相对于信息熵最高的属性，可参考维基百科中二者的计算公式作为当前节点的分裂属性。
2、人工神经网络。人工神经网络，是对人脑若干基本特性的抽象。它由大量神经元通过丰富的连接构成多层网络，用以模拟人脑功能。
3、支持向量机。支持向量机，是20世纪90年代Vapnik等人根据统计学习理论中结构风险最小化原则提出的一种机器学习方法。
4、正则化方法。正则化方法用模型系数的绝对值函数作为惩罚来压缩模型系数，使绝对值较小
数据挖掘工程师一般都做什么
数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，如淘宝统计过哪个省购买泳衣最多、哪个省的女生胸罩最大等，进一步，可以基于用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等能表示一个人的画像，就相当于用这些挖掘出来的属性来刻画一个人，这些还是最简单的东西，更深层次的比如预测（股票预测），但是比较难。
数据挖掘用什么软件
数据挖掘用RapidMiner、R-Programming和WEKA软件。
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。
数据挖掘怎么做啊什么是数据挖掘
数据挖掘的做法和意思如下：
1、数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。
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。
统计分析与数据挖掘有区别吗
统计分析与数据挖掘有很大区别，具体区别表现在以下方面：
1、数据量：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大；
2、约束：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程；
3、对象：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等；
4、结果：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。
数据挖掘技术主要包括哪些
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。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，另外还有面向属性的归纳方法。
数据挖掘的常用软件
1、 Weka：WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化；
2、 Rapid Miner：RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价；
3 。Orange：Orange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目、过渡、建模、模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
