结果分析:对数据 挖掘的结果进行解释和评价，并转化为用户最终能够理解的知识。数据 挖掘的技术大致可以分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可以细分为回归分析(多元回归、自回归等。)和判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法可细分为:前向神经网络(BP算法等。)和自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等。).
4、 数据分析和 数据 挖掘的区别是什么?如何做好 数据 挖掘?哪家做的比较好...简单来说，数据 挖掘是为了找出数据和数据分析只是为了挖掘。数据中台集成了数据 挖掘和数据分析和数据，打破了传统的数据仓库和-之所以现在到处都在称赞数据中台的建设和应用，是因为数据中台战略的几个突出点。
5、 数据 挖掘中分类和回归的区别就为了这句话，不会错，但是不完整。分类是指一种问题，回归是一种工具。分类的目的是将对象按照类别进行标注，然后进行分类，而回归是根据样本研究两个(或多个)变量之间的依赖关系，是对其趋势的分析和预测。如果分类的标签代表有排序关系的(离散)类别，如“好”、“较好”、“一般”，也可以用回归的方法处理。
6、统计分析与 数据 挖掘有区别吗统计分析与数据 -1/大相径庭。具体区别如下:1。数据数量:数据分析- 2。约束:数据分析从一个假设出发，我们需要建立自己的方程或模型来匹配假设，而数据 挖掘我们可以在没有假设的情况下自动建立方程；3.对象:数据分析往往是数字数据，而数据 挖掘可以采用不同类型的数据，如语音、文字；
7、 数据 挖掘与 数据分析是学什么的数据挖掘学习的主要学习方向在于挖掘的算法以及用什么算法可以得到最好的结果。数据分析它通常与计算机科学有关，使用统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)和模式识别等许多方法来实现上述目标。数据分析是指通过对收集到的大量数据用适当的统计分析方法进行分析，提取有用信息，形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。
在实践中，数据分析可以帮助人们做出判断，以便采取适当的行动。数据分析 Tool: Excel作为一个常用的分析工具，可以实现基本的分析工作，在商业智能、Cognos、StyleIntelligence、Microstrategy、、BO、Oracle等领域，以及国内的产品，如永宏SuiteBI套件等关于-2挖掘的学习，推荐CDA 数据的相关课程。课程内容要考虑培养解决数据 挖掘过程问题的横向能力并加以解决。
