1.-2挖掘在数据的时代，数据的生成和收集是基础，数据-0。数据 挖掘与传统的分析方法有什么区别数据 挖掘又译为数据挖掘，数据挖掘，什么是数据 挖掘？数据 挖掘，怎么样？数据 挖掘从实际生产生活需求出发，挖掘 数据从具体应用出发，同时通过数据 -。
3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微课专栏做了题为“Da数据Times挖掘”的主题分享，对Da挖掘进行了深度解读众所周知，“大-2”/“大-0”时代已经成为各行各业关注的热点。1.-2挖掘在数据的时代，数据的生成和收集是基础，数据-0。
不同的学者对数据 挖掘的理解不同，但个人认为数据 挖掘的特点主要有以下四个方面:1 .数据 挖掘从实际生产生活需求出发，挖掘 数据从具体应用出发，同时通过数据 -。
数据挖掘是从大量不完整的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐藏的、但潜在有用的信息和知识的过程。数据 挖掘过程:定义问题:明确定义业务问题，确定数据 挖掘的目的。数据编制:数据编制包括:选择数据-提取自大数据库和数据仓库目标。数据预处理-执行数据再处理，包括检查数据的完整性和数据的一致性，去噪，填充缺失字段和删除无效-2。
3、大 数据 挖掘方法有哪些谢谢邀请。数据 挖掘:神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的青睐。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法由于其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在-2挖掘中得到了应用。
其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表。覆盖正例拒斥反例法是利用覆盖所有正例拒斥所有反例的思想来寻找规律。首先，从正例集中选择一个种子，逐个与反例集进行比较。
