数据挖掘方向难吗?都需要用到什么技术

如题所述

数据挖掘没有大家想象中难,一般来说要掌握统计学、聚类分析和模式识别、决策树分类技术、人工神经网络和遗传基因算法、规则归纳和可视化技术。

1.统计学
统计学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。
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。
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。
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。

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