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从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。
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所以第一阶段我们的重点是页面技术。
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该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度最高的阶段。
本阶段将第一次接触团队开发、产出具有前后台(第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、第三阶段：前端框架主要技术包括：jaxxxxvascxxxxript、Jquery、注解反射一起使用，xmxxxxl以及xmxxxxl解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。
介绍数据挖掘的基础知识【文章】1. 什么是数据挖掘？数据挖掘是一种从大规模数据集中发现模式、关联和趋势的过程。
通过应用统计、机器学习和人工智能等技术，数据挖掘帮助我们利用数据中的隐藏信息，以提供预测性洞察和决策支持。
2. 数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测。
分类是将数据分为不同的类别，聚类是将数据分为相似的群组，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，而异常检测是识别与预期模式不符的数据。
3. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在多个领域中都有广泛的应用。
其中包括市场营销，通过分析客户购买模式来进行定向广告；金融领域，用于信用评估、欺诈检测和股票市场预测；医疗健康领域，智能诊断和药物发现等。
4. 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型选择和建模、模型评估和结果解释。
问题定义阶段明确了要解决的问题，数据收集阶段获取了相关数据，数据预处理阶段清洗和转换数据以准备建模，模型选择和建模阶段选择适当的算法并建立模型，模型评估阶段评估模型的性能，结果解释阶段解释模型的发现和结论。
5. 常用的数据挖掘算法常用的数据挖掘算法包括决策树、聚类算法、关联规则挖掘和神经网络等。
决策树是一种用于分类和预测的算法，聚类算法用于将数据分组，关联规则挖掘用于发现数据集中的关联关系，神经网络模拟人脑神经元之间的连接关系，用于模式识别和预测。
6. 数据挖掘的挑战和注意事项数据挖掘面临一些挑战和注意事项。
首先是数据质量的问题，噪声和缺失值可能会影响模型的准确性。
其次是算法选择的问题，对于不同类型的数据和任务，需要选择合适的算法。
在处理大规模数据时，计算和存储资源也是需要考虑的因素。
7. 对数据挖掘的观点和理解数据挖掘作为一门强大的技术，可以帮助我们从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
通过应用数据挖掘，我们能够做出更准确的预测和更明智的决策。
然而，我们也需要注意数据挖掘过程中可能遇到的挑战和限制，并在处理数据时保持谨慎和严谨。
数据挖掘知识点期末总结数据挖掘是一门涉及数据分析、机器学习、统计学和数据库技术的跨学科领域。
它利用各种算法和技术，从大规模数据集中提取模式和知识，以帮助人们做出更好的决策。
在信息时代，数据成为了我们生活和工作中的重要资源，而数据挖掘技术的发展，使得我们能够更好地利用这些数据。
在本文中，我们将回顾数据挖掘的基本概念、技术和应用，并对其未来发展进行展望。
一、数据挖掘的基本概念1. 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过建立模型、使用算法，自动地发现数据中的模式、规律和知识的过程。
数据挖掘的目的是从大规模数据中提取有用的信息，以帮助人们做出决策、发现隐藏的信息和规律。
2. 数据挖掘的过程数据挖掘的过程通常包括数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等步骤。
数据清洗主要是清理数据中的异常值和缺失值，特征选择是从大量特征中选择出最重要的特征，模型构建是利用算法建立模型，模型评估是评估模型的表现，模型应用是将模型应用到实际情况中进行预测。
二、数据挖掘的技术1. 分类算法分类算法是数据挖掘中常用的一种算法，它通过对训练数据进行学习，构建一个分类模型，用来预测数据的类别。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等。
2. 聚类算法聚类算法是将数据集中的对象分成多个组，使得组内的对象之间相似度较高，组间的相似度较低。
聚类算法可以用来发现数据中的潜在结构，帮助我们理解数据的内在特点。
常见的聚类算法包括K均值、层次聚类和DBSCAN等。
3. 关联规则挖掘关联规则挖掘是用来发现数据中项之间的相关性和规律的技术。
通过关联规则挖掘，我们可以找到数据中多个项之间的潜在关系，从而帮助企业做出更好的决策。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori和FP-growth等。
4. 时间序列分析时间序列分析是一种用来处理时间序列数据的技术，它可以识别出数据中的趋势、周期和季节性，并用来预测未来的值。
时间序列分析在金融、气象和交通等领域有着广泛的应用。
数据挖掘技术知识点数据挖掘是指通过对大量数据的分析和处理，发现其中隐藏的模式、关联和规律，以支持决策和取得商业优势的过程。
随着信息时代的到来，数据挖掘技术成为了解决大数据问题、发现商业价值的重要工具。
在本文中，将介绍一些常见的数据挖掘技术知识点。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括了数据清理、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指通过修复、删除或忽略脏数据，如缺失值、异常值和错误数据，以提高数据质量。
数据集成是将来自不同来源的数据进行整合，消除冗余和不一致。
数据转换是将原始数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是通过选择、聚集和泛化等方法，减少数据集的大小与复杂性。
2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是在交易数据或者其他项之间发现频繁出现的关联关系的过程。
关联规则通常用于超市购物篮分析中，以发现顾客购买商品之间的相关性。
通过挖掘关联规则，商家可以进行商品的优化布局和促销策略的制定。
关联规则通常由两部分组成，即前项和后项，它们之间通过置信度来衡量关联程度。
3. 分类与回归分类与回归是常见的机器学习方法之一，它通过使用已有的标记数据，构建模型并预测新数据的类别或值。
分类是指将样本分为预定义的类别，而回归是通过建立拟合函数来进行数值预测。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯和支持向量机，回归算法有线性回归和逻辑回归。
4. 聚类分析聚类分析是将相似的数据样本划分为不同的组或簇的过程。
聚类分析主要通过测量数据之间的相似性或距离来实现。
常见的聚类算法有K均值聚类和层次聚类等。
聚类分析在市场细分、社交网络分析等领域具有广泛的应用。
5. 神经网络神经网络是模拟人脑神经元组织的计算模型，它通过学习数据的特征和关联，进行分类、预测和模式识别。
神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元通过调整权重和偏置值来学习输入与输出之间的关系。
常见的神经网络模型有多层感知机和循环神经网络。
大数据学习笔记来源：扣丁学堂看到在扣丁学堂刚开始学习大数据的一位同学记录的大数据学习笔记，小编把这份大数据学习笔记整理出来分享给正在学习或者是正在犹豫要不要学习的同学们，希望这份大数据学习笔记能方便你日后的学习。
一、定义(Data Mining)1、数据挖掘：一种通过数理模式来分析企业内存储的大量资料，以找出不同客户和市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。
也就是从存放在数据库、数据仓库和其他信息库中的数据中获取有效的、有潜在价值的、最终可被理解的模式的非平凡过程。
如：像我在当当网买书时，当当网的系统会根据我近期所购买的书的记录进行分析，然后在我下次登录当当网时，该系统会自行向我推荐其他类似的书籍。
这个过程我想应该是用到数据挖掘的理论和方法。
2、数据挖掘在人工智能领域(AI)习惯上被称为数据中的知识发现，因此有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
知识发现过程分为3个阶段：1、数据准备;2、数据挖掘;3、结果表达和解释。
3、数据挖掘的起源数据挖掘来自这些领域的思想：1、来自统计学的抽样、估计和假设检验;2、人工智能、模式识别、机器学习的搜索算法、建模理论和学习理论;3、其他领域的思想：最优化、进化计算、信号处理、可视化和信息检索。
4、数据挖掘的用途：(1)、分类(2)、估值(3)、预言(4)、相关性分组或关联规则(5)、聚集(6)、描述和可视化(7)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)5、数据挖掘的第一步是描述数据、计算统计变量(如均值、方差等)，再用图表或图片的形式直观地演示出来，就可以看出一些变量之间的相关性。
因此为了挖掘工作提供足够的证据，必须为历史数据建立一个预言模型，然后用另外一些数据对这个模型进行测试，最后验证这个模型。
以上就是刚开始学习大数据的同学整理的大数据学习笔记，也许不完善，但是很清晰，希望正在学习的你或者是准备学习的你能在在学习过程中这么用心。
扣丁学堂大数据分析之如何用文本挖掘和机器学习洞悉数据本篇文章小编和大家探讨一下最近比较火的大数据开发技术，如今加入到大数据领域的人不断的增加，不论是参加大数据培训还是自学大数据开发技术的人都不在少数。
下面就和小编一起来看一下如何用文本挖掘和机器学习洞悉数据吧。
文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。
它可以帮组一个组织从基于文本的内容中获得潜在的有价值的业务洞察力，比如Word文档，邮件和社交媒体流中发布的帖子。
对于机器学习技术中信息检索和自然语言处理的应用而言，文本挖掘已经成为一个重要的研究领域。
在某种意义上，它被定义为在无处不在的文本中发现知识的方式，而这些文本可以在网络上轻易获取。
文本挖掘是一个包含几个步骤的过程：第一步：适合应用的文档一般是确定的大量文本数据。
文档聚类方法经常用语解决“大量”这个问题。
这些方法是非监督的学习方法，最受欢迎的文档聚类方法是K-means聚类和凝聚层次聚类。
第二步：文本是被清洗了的——它从网页上的广告中拆离出来，标准化文本从二进制格式转换而来，表、数字等式都是经过处理的;还有其它的等等。
然后，将文本中的词语与对应的词类标记的步骤开始进行。
有两种方法标出词语：一个是基于规则方法，依赖于语法规则。
一个是基于统计的方法，它依赖于不同的词序概率，并且需要一个用来机器学习的手工且有针对性的语料库。
之后，一个词语在依据给定的话句子中所含有的拥有的许多不同的含义确定了。
最后，语义结构明确下来。
有两种方式来确定语义结构：完全语法分析，它会对一个句子会产生一个分析树，是部分语法分析的组合，部分语法分析会产生一个句子的语法结构，比如名词短语和动词组。
产生一个完整分析树经常失败，因为语法不准确、异常词汇、糟糕的符号化、不正确的句子拆分、词性的标准错误和其它等等原因。
因此，分块和部分分析更为常用。
第三步：这些词语(特征)决定了文本表示。
最基本的文档表示方法有词袋法和向量空间。
这些方法的目标在于确定哪些特征可以最好的描述一个文档。
数据挖掘分类与聚类算法基础知识数据挖掘是指从大量数据中提取出有价值的信息和模式的过程。
在处理海量数据时，分类和聚类算法是常用的数据挖掘技术。
本文将介绍数据挖掘的基本概念和常见的分类与聚类算法。
一、数据挖掘概述数据挖掘是一种通过运用统计学、机器学习、人工智能等技术，从海量数据中发现未知关系、规律和模式的过程。
它可以帮助人们发现隐藏在数据背后的信息，从而做出有针对性的决策。
二、数据挖掘分类算法1. 决策树算法决策树是一种基于树状结构的分类算法，通过对数据集进行分割，将数据划分到不同的叶节点上，从而实现对数据的分类。
决策树算法易于理解和解释，适用于处理离散型数据。
2. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过计算样本在给定条件下的条件概率，来进行分类。
它假设各个特征之间相互独立，适用于处理文本分类等问题。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的分类算法，它通过构造一个超平面，将不同类别的样本分开。
支持向量机算法具有较强的泛化能力和鲁棒性，适用于处理高维数据和非线性问题。
4. K近邻算法K近邻算法是一种基于实例的分类算法，它通过计算样本与训练集中的K个最近邻的距离，来确定样本的类别。
K近邻算法简单有效，但对异常点敏感。
三、数据挖掘聚类算法1. K均值算法K均值算法是一种常用的聚类算法，它通过将数据集划分为K个簇，并使簇内的样本之间的距离最小化，簇间的距离最大化。
K均值算法简单高效，但对初始点的选择敏感。
2. 均层聚类算法均层聚类算法通过逐步合并相邻的簇来构建聚类结果。
它从最小的簇开始，不断合并距离最近的簇，直到满足停止条件。
均层聚类算法适用于处理层次化的聚类结构。
3. 密度聚类算法密度聚类算法根据样本的密度来划分簇，它将密度相对较高的样本划分为一簇，而密度较低的样本则为噪声或者边界点。
密度聚类算法适应于聚类结构不规则的情况。
四、算法选择与评价在实际应用中，选择合适的分类与聚类算法需要考虑多个因素，如数据类型、算法复杂度和准确度等。
数据挖掘基础知识要点梳理数据挖掘是一项通过发现和分析大量数据以提取有用信息的过程。
这项技术广泛应用于商业、金融、医疗和其他领域，以帮助组织做出更明智的决策。
为了更好地理解数据挖掘的基础知识和要点，本文将梳理数据挖掘的重要概念和技术。
1. 数据挖掘的定义和目标数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、异常和趋势的过程。
其目标是提取出对于业务决策有意义的信息，并根据这些信息进行预测和优化。
2. 数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括以下步骤：a) 数据清洗：清理数据并处理缺失值、重复值和异常值。
b) 数据集成：将多个数据源整合到一个统一的数据集中。
c) 数据转换：将数据转换成合适的格式和表示形式，以便进行分析。
d) 数据挖掘：使用各种技术和算法来发现模式、关联和趋势。
e) 模式评估：评估挖掘结果的有效性和可行性。
f) 结果解释：解释挖掘结果并将其应用于实际业务问题。
3. 数据挖掘的应用数据挖掘可以应用于各个领域，例如：a) 市场营销：通过分析客户数据来识别潜在消费者群体和需求趋势。
b) 银行和金融：用于信用评估、客户关系管理和欺诈检测。
c) 医疗保健：用于疾病预测、生物信息学和药物研发等。
d) 社交网络：用于社交推荐、用户行为分析和关系网络挖掘等。
4. 常用的数据挖掘技术和算法a) 分类算法：用于将数据集分类为已知类别。
b) 聚类算法：用于将数据集分为相似组。
c) 关联规则挖掘：用于发现数据项之间的关联关系。
d) 预测建模：用于根据历史数据进行未来趋势预测。
e) 异常检测：用于识别与正常模式不符的异常数据。
5. 数据挖掘的挑战和限制进行数据挖掘时，还会面临一些挑战和限制，例如：a) 数据质量问题：包括数据缺失、数据错误和噪声干扰等。
b) 高维数据：随着数据维度增加，挖掘和分析变得更复杂。
c) 隐私和安全问题：在处理敏感数据时需要保护隐私和数据安全。
d) 解释性问题：模型的黑盒性可能使解释结果变得困难。
总结：数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，通过清洗、集成、转换、挖掘和评估等步骤来实现。
数据挖掘导论知识点总结数据挖掘是一门综合性的学科，它涵盖了大量的知识点和技术。
在本文中，我将对数据挖掘的导论知识点进行总结，包括数据挖掘的定义、历史、主要任务、技术和应用等方面。
一、数据挖掘的定义数据挖掘是从大量的数据中发掘出有价值的信息和知识的过程。
它是一种将数据转换为有意义的模式和规律的过程，从而帮助人们进行决策和预测的技术。
数据挖掘能够帮助我们从海量的数据中找到潜在的关联、规律和趋势，从而为决策者提供更准确和具有实际意义的信息。
二、数据挖掘的历史数据挖掘的概念最早可追溯到20世纪60年代，当时统计学家和计算机科学家开始尝试使用计算机技术来处理和分析大量的数据。
随着计算机硬件和软件技术的不断发展，数据挖掘逐渐成为一门独立的学科，并得到了广泛应用。
三、数据挖掘的主要任务数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测等。
分类是将数据划分为多个类别的过程，其目的是帮助我们将数据进行分组和识别。
聚类是将数据划分为多个簇的过程，其目的是发现数据中的潜在模式和规律。
关联规则挖掘是发现数据中的关联规则和频繁项集的过程，其目的是发现数据中的潜在关联和趋势。
异常检测是发现数据中的异常值和异常模式的过程，其目的是发现数据中的异常现象。
预测是使用数据挖掘技术对未来进行预测的过程，其目的是帮助我们做出更准确的决策。
四、数据挖掘的技术数据挖掘的技术包括统计分析、机器学习、人工智能、数据库技术和数据可视化等。
统计分析是数据挖掘的基础技术，它包括描述统计、推断统计和假设检验等方法。
机器学习是一种使用算法和模型来识别数据模式和规律的技术，常见的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机和朴素贝叶斯等。
人工智能是数据挖掘的前沿技术，它包括自然语言处理、图像识别和智能决策等方面。
数据库技术是数据挖掘的技术基础，包括数据存储、数据检索和数据管理等技术。
数据可视化是数据挖掘的重要技术，它能够帮助我们将数据呈现为可视化的图表和图形，从而更直观地理解数据。
数据挖掘知识点归纳总结一、数据挖掘概述数据挖掘是通过分析大量数据，发现其中隐藏的规律、趋势和模式，从而得出有用的信息和知识。
数据挖掘可以帮助企业做出更明智的决策，提高生产效率，降低成本，增加收入。
数据挖掘技术包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估等步骤。
二、数据挖掘的基本过程1. 数据采集：从各种数据源中收集数据，可以是数据库、文本文件、传感器数据等。
2. 数据预处理：清洗数据、处理缺失值、去除噪声、数据标准化等，使得数据适合进行挖掘分析。
3. 数据挖掘：应用各种数据挖掘技术和算法，寻找模式、规律和趋势。
4. 模型评估：评估挖掘模型的性能，选择最优的模型。
5. 模型部署：将优化的模型应用到实际业务中，产生价值。
三、数据挖掘的主要技术和算法1. 分类算法：用于对数据进行分类，如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
2. 聚类算法：将数据集中的对象划分为不同的组，如K均值聚类、DBSCAN、层次聚类等。
3. 关联规则挖掘：寻找数据项之间的关联关系，如Apriori算法、FP-Growth算法。
4. 强化学习：通过智能体与环境的交互学习，以达到某种目标，如Q学习、策略梯度方法等。
5. 文本挖掘：用于从大量文本数据中提取有用信息，如情感分析、主题模型、关键词提取等。
四、数据挖掘的应用领域1. 金融领域：用于信用评分、欺诈检测、股票预测等。
2. 零售行业：用于市场营销、销售预测、商品推荐等。
3. 医疗健康：用于疾病预测、基因识别、医疗影像分析等。
4. 社交网络：用于用户推荐、社交关系分析、舆情监测等。
5. 制造业：用于质量控制、生产优化、设备预测维护等。
五、数据挖掘的挑战和解决方案1. 大数据处理：随着数据量的增加，数据挖掘面临着大规模数据的处理和分析问题，需要使用并行计算、分布式计算等技术。
2. 数据质量：数据质量差会影响挖掘结果的准确性，需要进行数据清洗、去重和统一化。
3. 模型解释：一些数据挖掘模型缺乏解释性，如深度学习模型，需要提供解释性的方法来解释模型的结果。
扣丁学堂简介数据挖掘基础知识
如今有不少的新人想要参与大数据开发领域，本篇文章小编就和大家分享一下数据挖掘基础知识，对大数据开发感兴趣的小伙伴下面就随小编一起来了解一下吧。
一、数据挖掘技术的基本概念
随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。
企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西。
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。
在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。
另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscoveryinDatabases;数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。
数据挖掘(DataMining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，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。
还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持等。
二、数据挖掘的基本任务
数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
1、关联分析(associationanalysis)
关联规则挖掘由RakeshApwal等人首先提出。
两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
2、聚类分析(clustering)
聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
3、分类(classification)
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则，分类可被用于规则描述和预测。
4、预测(predication)
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
5、时序模式(time-seriespattern)
时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
6、偏差分析(deviation)
在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。
偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
三、数据挖掘常的基本技术
1、统计学
统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
2、聚类分析和模式识别
聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。
这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。
除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和神经网络聚类方法也有了长足的发展。
3、决策树分类技术
决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。
4、人工神经网络和遗传基因算法
人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学人工智能、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。
人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规
律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。
目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。
5、规则归纳
规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。
它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF…THEN…
6、可视化技术
可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。
数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。
四、数据挖掘技术实施的步骤
数据挖掘的过程可以分为6个步骤：
1)理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。
2)理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。
包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。
3)准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。
包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。
4)建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。
5)模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。
6)模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。
通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。
该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。
控制得到普遍承认。
五、数据挖掘的应用现状
数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。
多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。
在美国国家科学基金会(NSF)的数据库研究项目中，KDD 被列为90年代最有价值的研究项目。
人工智能研究领域的科学家也普遍认为，下一个人工
智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。
尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。
美国钢铁公司和神户钢铁公司利用基于数据挖掘技术的ISPA系统，研究分析产品性能规律和进行质量控制，取得了显著效果。
通用电器公司(GE)与法国飞机发动机制造公司(sNEcMA)，利用数据挖掘技术研制了CASSIOP.EE质量控制系统，被三家欧洲航空公司用于诊断和预测渡音737的故障，带来了可观的经济效益。
该系统于1996年获欧洲一等创造性应用奖。
享有盛誉的市场研究公司，如美国的A.C.一Nielson和InformationResources，欧洲的GFK 和ln.fratestBurk等纷纷开始使用数据挖掘工具来应付迅速增长的销售和市场信息数据。
商家的激烈竞争导致了市场快速饱和，产品的迅速更新，使得经营者对市场信息的需求格外强烈利用数据挖掘技术所形成的市场预测能力和服务，使这些市场研究公司取得了巨大收益。
英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。
信用卡公司AlllelicallKxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10%一15%。
AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。
