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(数据挖掘需要学什么)-数据挖掘与应用学什么

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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

12. 可视化

数据可视化是数据挖掘的另一个重要部分。它们为用户提供基于人们能看到的感官感知的数据视图。今天的数据可视化是动态的，对实时数据流很有用，其特点是以不同的颜色显示数据中的不同趋势和模式。

仪表板是使用数据可视化来揭示数据操作信息的强大方式。组织可以根据不同的指标建立仪表板，并使用可视化来突出显示数据中的模式，而不是简单地使用统计模型中的数值结果。

13. 统计技术

统计技术是数据挖掘过程中大多数分析的核心。不同的分析模型基于统计概念，这些概念产生适用于特定业务目标的数值。例如，神经网络使用基于不同权重和度量的复杂统计数据来确定图像识别系统中的图像是狗还是猫。

14. 长期内存处理

长期内存处理是指长期分析数据的能力。存储在数据仓库中的历史数据对此很有用。当一个组织能够长时间分析时，它能够识别出那些本来过于微妙而无法检测的模式。

15. 数据仓储

数据仓储是数据挖掘过程的重要组成部分。传统上，数据存储是将结构化数据存储在相关数据库管理系统中，以便分析其商业智能、报告和基本仪表板。今天，有基于云的数据仓库和半结构化和非结构化的数据仓库，如 Hadoop。

16. 机器学习和人工智能

机器学习和人工智能代表了数据挖掘领域的一些最新发展。深度学习等高级机器学习可以在处理大规模数据时提供高度准确的预测。因此，它们可用于人工智能实现中的数据处理，如计算机视觉、语音识别或使用自然语言处理进行复杂的文本分析。这些数据挖掘技术有助于确定半结构化和非结构化数据的价值。

本文到此结束，希望对大家有所帮助呢。

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