数据挖掘和数据分析。数据准备:数据准备包括:选择数据——从大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集；数据预处理——数据再处理，包括检查数据的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、删除无效数据等，数据库挖掘的操作步骤数据库挖掘的过程一般包括以下步骤:1 .数据预处理是数据库挖掘的第一步，主要是对原始数据进行清理和整理。
你听过或看过无数次数据挖掘，那么，你知道它是什么吗？许多学者和专家对什么是数据挖掘给出了不同的定义。这里我们列举几个常用的说法:简而言之，数据挖掘就是从大量的数据中提取或挖掘知识。这个术语实际上有点用词不当。根据您听过或看过多少次数据挖掘，数据挖掘应该被更正确地命名。你知道这是什么吗？许多学者和专家对什么是数据挖掘给出了不同的定义。下面是一些常用语:“简单来说，数据挖掘就是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。
数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”，不幸的是它有点长。许多人将数据挖掘视为另一个常用术语“数据库中的知识发现”或kdd的同义词。其他人只是把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。“数据挖掘:概念和技术”(freeeimj。hanandm.kamber)“数据挖掘是对观察到的数据集(通常非常大)的分析，目的是发现未知的关系，并以数据所有者能够理解并对他们有价值的新颖方式总结数据。
神经网络方法神经网络因其良好的鲁棒性、自组织和自适应性、并行处理、分布式存储和高容错性等特点，非常适合解决数据挖掘问题，近年来受到越来越多的关注。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法因其隐含的并行性和易于与其他模型结合而被应用于数据挖掘。
其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表。覆盖正例拒斥反例法是利用覆盖所有正例拒斥所有反例的思想来寻找规律。首先，从正例集中选择一个种子，逐个与反例集进行比较。
3、数据挖掘技术包括哪些统计技术、关联规则、基于历史的mbr分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差异分析和概念描述。1.统计技术数据挖掘涉及许多科学领域和技术，如统计技术。统计技术挖掘数据集的主要思想是统计方法对给定的数据集假设一个分布或概率模型(如正态分布)，然后根据模型采取相应的方法进行挖掘。
如果两个或两个以上的变量的除法i有某种规律性，就叫相关。相关性可分为简单相关性、时间序列相关性和因果相关性。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网络。有时候我们不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，所以关联分析产生的规则是可信的。3.基于历史的mbr(memorybasedreasoning)分析首先根据经验和知识寻找相似的情况，然后将这些情况的信息应用到当前的例子中。
