数据 挖掘，有哪些常用的方法？数据 挖掘有哪些常用的方法？神经网络方法主要用于数据 挖掘的聚类技术。数据挖掘挖掘的基本流程是什么有很多种不同的实现方式，如果只是将数据拉入Excel表中进行计算，就只有数据，第(3)步数据规格:如果实现了数据 挖掘的大部分算法，那么即使在数据上做少量的业务也需要很长时间。
数据挖掘的技术有很多，根据不同的分类有不同的分类。数据 挖掘中常用的一些技术有:统计技术、关联规则、历史分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差异分析、概念描述。由于人们迫切需要将数据-1/中已有的/数据库等信息库转化为有用的知识，数据 挖掘被认为是一个新的非常重要的研究领域，具有广阔的应用前景和挑战。并且应该引起众多学科研究者的广泛关注(如数据数据库、人工智能、统计学、数据仓库、联机分析处理、专家系统、数据可视化、机器学习、信息检索、神经网络、模式识别、高性能计算机等。).
数据挖掘有很多不同的实现方法。如果只是将数据拉入Excel表中进行计算，那么只是数据分析，而不是-。本节主要讲解数据 挖掘的基本规范流程。CRISPDM和SEMMA是两个常用的数据 挖掘进程。考虑到数据本身，-1挖掘通常需要收集信息，数据整合，数据规范，。
对于海量的数据，选择一个合适的数据仓储与管理数据仓库非常重要。第(2)步数据集成:将数据与不同来源、格式和特征进行逻辑上或物理上的集成，从而为企业提供全面的数据共享。第(3)步数据规格:如果实现了数据 挖掘的大部分算法，那么即使在数据上做少量的业务也需要很长时间。数据使用规范技术可以获得数据 set的规范表示，它要小得多，但仍然接近保持原数据的完整性，在规范数据 挖掘之后执行。
3、 数据 挖掘有哪些典型的应用和算法C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，在以下几个方面对ID3算法进行了改进:1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时选择值较多的属性的不足；2)建树过程中的修剪；3)可以完成连续属性的离散化；4)能够处理不完整数据。
其缺点是数据 set在构造树的过程中需要多次扫描排序，导致算法效率低下。2.KMeansalgorithm或kmeans算法是一种聚类算法，它根据对象的属性k将n个对象分成k个分。
