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随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，在这个时代背景下，数据挖掘与分析成为了一门热门学科，数据挖掘与分析究竟学些什么呢？本文将为您揭开这一领域的神秘面纱。
数据挖掘与分析概述
1、数据挖掘：数据挖掘是指从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及数据预处理、数据挖掘算法、模式识别等多个方面。
2、数据分析：数据分析是指通过对数据的分析、处理、解释，从而得出结论、预测未来的过程，数据分析通常包括描述性分析、推断性分析和预测性分析。
1、数据预处理
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数据预处理是数据挖掘与分析的第一步，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
（1）数据清洗：去除数据中的噪声、错误和不一致信息，提高数据质量。
（2）数据集成：将来自不同来源的数据合并，形成一个统一的数据集。
（3）数据转换：将数据转换为适合挖掘与分析的形式，如将数值型数据转换为类别型数据。
（4）数据规约：减少数据量，降低计算复杂度，提高挖掘与分析效率。
2、数据挖掘算法
数据挖掘算法是数据挖掘与分析的核心，主要包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。
（1）分类：根据已知的数据对未知数据进行分类，如决策树、支持向量机等。
（2）聚类：将相似的数据划分为一组，如K-means、层次聚类等。
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（3）关联规则挖掘：发现数据之间的关联关系，如Apriori算法、FP-growth等。
（4）异常检测：识别数据中的异常值，如Isolation Forest、LOF等。
3、数据可视化
数据可视化是将数据以图形、图像等形式展示出来，使人们更直观地理解数据，常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
4、数据分析技术
数据分析技术包括描述性分析、推断性分析和预测性分析。
（1）描述性分析：描述数据的基本特征，如均值、标准差、最大值、最小值等。
（2）推断性分析：根据样本数据推断总体特征，如假设检验、置信区间等。
（3）预测性分析：根据历史数据预测未来趋势，如时间序列分析、回归分析等。
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数据挖掘与分析的应用领域
1、金融领域：风险控制、信用评估、投资策略等。
2、零售领域：客户细分、市场细分、需求预测等。
3、医疗领域：疾病诊断、药物研发、健康管理等。
4、电信领域：客户流失预测、网络优化、广告投放等。
5、社交媒体领域：情感分析、用户画像、舆情监测等。
数据挖掘与分析是一门跨学科的领域，涉及计算机科学、统计学、数学等多个方面，学习数据挖掘与分析，可以帮助我们更好地理解数据，发现数据背后的规律，为决策提供有力支持，随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析的重要性将愈发凸显。
标签： #数据挖掘与分析学啥的
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