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随着信息时代的到来，数据已经成为国家战略资源，数据挖掘技术应运而生，数据挖掘（Data Mining）是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，数据挖掘学什么？本文将为您揭开数据挖掘的神秘面纱，带您走进数据挖掘的世界。
数据挖掘的核心课程
1、数据预处理
数据预处理是数据挖掘的基础，主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等，数据清洗旨在去除噪声和错误，提高数据质量；数据集成是将多个数据源中的数据合并成一个统一的数据集；数据变换是将数据转换为适合挖掘的形式；数据归约则是在不损失数据信息的前提下，降低数据集的规模。
2、特征选择与提取
特征选择与提取是数据挖掘的关键步骤，旨在从原始数据中提取出有用的特征，降低数据冗余，提高挖掘效率，常用的特征选择方法有信息增益、增益率、卡方检验等；特征提取方法包括主成分分析、因子分析、聚类分析等。
3、数据挖掘算法
数据挖掘算法是数据挖掘的核心，主要包括以下几类：
（1）关联规则挖掘：通过挖掘数据之间的关联关系，发现频繁项集、关联规则等，如Apriori算法、FP-growth算法等。
（2）分类与预测：通过建立分类模型，对未知数据进行预测，常用的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。
（3）聚类分析：将相似的数据划分为一组，用于发现数据中的内在结构，常用的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN等。
（4）异常检测：发现数据中的异常点，揭示数据中的潜在问题，常用的异常检测算法有LOF、Isolation Forest等。
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4、数据挖掘应用
数据挖掘技术广泛应用于各个领域，如：
（1）金融领域：信用评估、风险控制、欺诈检测等。
（2）电子商务：客户细分、推荐系统、价格优化等。
（3）医疗健康：疾病预测、患者管理、药物研发等。
（4）交通领域：交通流量预测、事故预测、公共交通优化等。
数据挖掘学习资源
1、书籍
《数据挖掘：实用机器学习技术》
《数据挖掘：概念与技术》
《机器学习：原理与实践》
2、在线课程
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Coursera：数据挖掘与机器学习
网易云课堂：数据挖掘与大数据分析
慕课网：数据挖掘与机器学习
3、论坛与社区
CSDN
知乎
数据挖掘社区
数据挖掘是一门涉及多个学科的综合性技术，学习数据挖掘需要掌握数据预处理、特征选择与提取、数据挖掘算法和应用等方面的知识，随着大数据时代的到来，数据挖掘技术将发挥越来越重要的作用，希望本文能为您打开数据挖掘的大门，引领您走进智慧未来的世界。
标签： #数据挖掘学什么
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