数据挖掘涉及的领域（数据挖掘涉及的领域包括）

什么是数据挖掘?

1、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。需要是发明之母。

2、数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

3、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

4、数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

大数据挖掘技术涉及哪些内容?

1、大数据挖掘技术有：数据挖掘技术的主要方法：关联分析、聚类分析、分类与预测等。关联分析是数据挖掘中最常用的一种方法，用于发现大数据集合中项之间的有趣关系或关联规则。通过关联分析，可以发现不同产品间的销售趋势、顾客行为模式等信息。

2、大数据挖掘技术涉及的主要内容有：模式跟踪，数据清理和准备，基于分类的数据挖掘技术，异常值检测，关联，聚类。

3、大数据挖掘主要涉及以下四种： 关联规则关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。 分类我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。

数据挖掘的用途

数据挖掘的作用体现在数据挖掘的定义上，作用就是从大量的数据中搜索出隐藏于其中有用的信息。

数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。

批处理模式（Batch Processing）：将大量数据分成若干小批次进行处理，通常是非实时的、离线的方式进行计算，用途包括离线数据分析、离线数据挖掘等。

如何系统地学习数据挖掘

方法：需要理解主流机器学习算法的原理和应用。需要熟悉至少一门编程语言。需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库。数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。数据挖掘：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。

数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。说说各工作领域需要掌握的技能。 （1）.数据分析师需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。

- **C/C++与Java**：理解编程语言的基础逻辑是关键。推荐先从C语言入手，阅读《C程序设计语言》，随后系统地学习《C++ Primer》，并尝试《Effective C++》来提升C++编程技巧。

第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。