数据挖掘要解决的商业问题的问题类型主要有

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长李涛教授在CIO时代微课专栏做了题为“Da 数据Times挖掘”的主题分享，对Da进行了深度解读众所周知，“大数据挖掘”时代已经成为各行各业关注的热点。1.-3挖掘在数据的时代，数据的生成和收集是基础，数据-0。

不同的学者对数据 挖掘的理解不同，但个人认为数据 挖掘的特点主要有以下四个方面:1 .应用:数据 挖掘来源于实际生产生活中应用的需求，挖掘 数据来源于具体应用，同时通过数据 -。

数据挖掘又译为数据探索，数据挖掘。它是通过数学模型分析企业存储的大量数据，找出不同的客户或细分市场，分析消费者的偏好和行为的方法。是数据 library知识发现的一步。数据 挖掘一般指自动搜索大量数据中隐藏的具有特殊关系的信息的过程。主要有三个步骤:数据准备、规则发现和规则表示。数据 挖掘的任务包括相关分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特殊群体分析和演化分析。

是利用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过探索、处理、分析或建模来实现数据。我们可以看到数据 挖掘具有以下特点:基于大量的数据:并不是说小数据就不能进行挖掘其实大部分/不过一方面太小的量数据完全可以手工总结另一方面，数据的小数量往往不能反映现实世界中的普遍特征。

Utilize-3挖掘Carry数据常用的分析方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、网页挖掘等等。1.分类是在数据库中找出一组数据对象的共同特征并按照分类模式将其划分到不同的类中，目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到给定的类别中。可应用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度分析、客户购买趋势预测等。例如，某汽车零售商根据客户对汽车的喜好将客户分为不同的类别，这样营销人员就可以直接将新车的广告宣传册邮寄给有这种喜好的客户，这样就大大增加了商业的几率。

呵呵，以上回答都是这样，但就是不对。数据 挖掘是从大量的数据而不是“未知数据”中寻找有价值的、有趣的、未知的知识。数据当然是知道的。可以找到的知识结构取决于所使用的方法/模式。具体的知识是不是“知识”，是不是有用，是不是需要，不是算法或者-3挖掘技术的问题。是实施者需要解决的问题。

采用数据 挖掘技术一般可以解决企业管理中的技术问题。中成，谢谢你。使用数据 挖掘技术一般可以解决企业管理中的问题:高、中、低层管理可以帮助给出管理方向，数据是实际情况的真实体现，当然前提是数据必须准确。根据数据的统计分析，低层是团队层，中层是部门层，高层是企业决策层。不同层次的数据反映的角度不同，带来的管理信息也不同。根据-3，

在维度表中，行是元组，列是属性(只到这个程度，只要你有一点基础，应该就能明白，如果你是初学者，建议你去做。数据好好看看模型的知识，比如星型模式雪花模式)支持(A>B)包含A和B的元组个数/元组总数数据大量噪声。错误容易造成统计和-3挖掘迷茫数据兴趣包含很多种(一般来说就是用户需要信息的程度)。还不如买一本叫《数据挖掘》的书。

从计算的角度来说，就是把所有用户对一个项目的偏好作为一个向量来计算项目之间的相似度，然后根据用户的历史偏好来预测当前用户没有表达偏好的项目，计算得到一个排序后的项目列表作为推荐。对于这个问题，对于产品1，根据所有用户的历史偏好，喜欢产品1的用户喜欢产品2，得出产品1和产品2相似的结论(计算相似度的方法有很多，比如欧氏距离、皮尔逊相关系数、余弦相似度等等)。