数据挖掘的结果（数据挖掘的结果模型）

数据挖掘的结果是不是值得信任

1、数据挖掘的结果是值得信任的。数据挖掘也叫数据开采、数据采掘等，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息的过程。根据查询到的公开信息显示数据挖掘其本源数据为真实数据，其挖掘结果可信度高。

2、做数据挖掘很有前途，国内国外都好找工作。在国内，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

3、数据挖掘后结果的可视化展现 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，将海量的信息数据在经过分布式数据挖掘处理后将结果可视化。数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

4、首先，数据挖掘，数据挖掘是不是一个骗局，但一个是仍处于发展阶段，已投入实际生产实践中的技术框架投入。 DM的原因往往与知识发现概念相关的知识发现（知识发现）的DM目标和输出（输出）。

5、数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。

6、置身于浩瀚的数据海洋之中，如何淘到那些珍贵的信息金矿？答案就在于“数据挖掘”。这是一场智慧的冒险，始于大量的、不完美的、带着噪音和模糊性的数据。但只要你掌握这把“金钥匙”，那些隐藏在数据背后的神秘宝藏，那些鲜为人知的潜在知识，都会一一为你揭晓。

数据挖掘二分类问题预测结果是什么

1、二分类，就是说把数据分成2类，要么A，要么B。。算法结果上，会计算出一个打分，比如这个模型认为这个数据的最终分数是0.6，如果你把A类的阈值定在0.5，那么这个数据它就是A类。。

2、信用卡欺诈检测、疾病诊断。信用卡欺诈检测：通过对信用卡交易数据进行建模和训练，预测交易是否为欺诈。疾病诊断：通过对患者症状和病史数据进行建模和训练，预测患者是否患有某种疾病。

3、Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。

4、注意不要和之前总结的公式中的 弄混，那个条件是最终预测分类的公式，也就是表明只要在决策边界的上方就可以进行分类，而现在的=1是在已知训练集的情况下求模型的参数。 综合以上的式子，我们可以得到求参数的基本式： 目标函数是二次的，而约束在参数 和 上是线性的，因此这是一个凸优化问题， 不存在局部优化的问题。

5、红色的方形的点为0类的原始点、蓝色的方形点为1类的原始点，经过原点的那条线就是投影的直线，从图上可以清楚的看到，红色的点和蓝色的点被原点明显的分开了，这个数据只是随便画的，如果在高维的情况下，看起来会更好一点。

数据分析和数据挖掘有什么区别?

1、侧重点不同相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。数据量不同数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。技术要求不同数据挖掘对于技术的要求更高，需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。

2、数据分析与数据挖掘的目的不一样 数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

3、主要区别：“数据分析”的重点是观察数据，而“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database）。“数据分析”得出的结论是人的智力活动结果，而“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。

什么必须通过精确数据挖掘才能得到知识或结果?

1、精确数据挖掘是指对数据进行高级分析，以发现隐藏在数据中的模式和规律。这种分析方法能够识别出数据中的关键信息，帮助我们理解数据背后的含义。这是因为，经过精确数据挖掘能够提取出更多的数据特征，从而能够更好地描述数据中所包含的信息。

2、预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘，传统的预测方法主要分为：时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。而现在预测方法主要采用神经网络与支持向量机算法，进行数据分析计算，同时可预测未来数据的走向趋势。

3、数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。

4、SAS研究所提出的SEMMA方法是目前最受欢迎的一种数据挖掘方法，其描述的数据挖掘的大致过程包括取样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、模型（Model）和评价（Assess）。 数据取样 在进行数据挖掘之前，首先要根据数据挖掘的目标选定相关的数据库。通过创建一个或多个数据表进行抽样。

5、而决策树方法也是数据挖掘的常用方法之一。决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过一系列规则将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。

6、统计技术 数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。

数据什么是吧数据分析和数据挖掘的结果用什么的方法形象直观的呈现出来...

步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据 ② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表 常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、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的过程。

信息呈现：通过多媒体技术、动画效果等手段，将信息以生动、形象的方式呈现出来，使用户更容易理解和接受。 可视化分析：利用可视化技术进行数据分析，如数据挖掘、机器学习等，将数据进行可视化呈现，帮助用户更加深入地了解数据和分析结果。

而数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。可视化 一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。