?數(shù)據(jù)挖掘是做什么 數(shù)據(jù)挖掘是通過使用計(jì)算機(jī)技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)集中自動(dòng)或半自動(dòng)地提取有用的信息，并生成可應(yīng)用于業(yè)務(wù)決策的模型和規(guī)律。 數(shù)據(jù)挖掘的方法 數(shù)據(jù)挖掘的方法包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)分析、異常檢測(cè)、預(yù)測(cè)等等。分類是將數(shù)據(jù)集合分成不同類別；聚類是將相似的對(duì)象聚集在一起形成不同的類別；關(guān)聯(lián)分析是發(fā)現(xiàn)事務(wù)之間的聯(lián)系和頻繁模式；異常檢測(cè)則是基于特定條件來(lái)識(shí)別識(shí)別異常事件；預(yù)測(cè)是對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè)。 數(shù)據(jù)挖掘課程學(xué)什么 數(shù)據(jù)挖掘課程通常包括：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、特征提取、數(shù)據(jù)規(guī)約、分類方法、聚類方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測(cè)等內(nèi)容。課程還會(huì)介紹如何使用一些工具來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，如WEKA，RapidMiner等。 數(shù)據(jù)挖掘論文選題方向有哪些 數(shù)據(jù)挖掘論文選題可以考慮在目前熱點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)表相關(guān)課題，例如大數(shù)據(jù)分析，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理等方向。也可以根據(jù)實(shí)際項(xiàng)目需求來(lái)選題，解決實(shí)際應(yīng)用問題。 數(shù)據(jù)挖掘工具有哪些 數(shù)據(jù)挖掘工具包括商業(yè)軟件和開源軟件兩種：商業(yè)軟件如SAS、SPSS、KNIME等，這些軟件功能比較齊全且易上手，但價(jià)格昂貴；開源軟件如WEKA、RapidMinder、Python等，由于開源軟件免費(fèi)且有著強(qiáng)大的社區(qū)支持，因此越來(lái)越受到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的青睞。