流程挖掘，土方开挖的流程

本文目录一览

1，土方开挖的流程
2，挖掘机的挖掘作业技巧有哪些
3，如何进行业务流程分析并优化
4，数据挖掘有哪些工作流程
5，土方开挖施工方案怎么做啊具体流程是怎样的呢求高手指教
6，数据挖掘技术主要包括哪些

1，土方开挖的流程

一、测量放线二、原地貌抄测三、场地平整四、测量放线五、土方开挖

基坑土方开挖施工方法：（1）熟悉和审查施工图纸施工图纸是否完整和齐全；施工图纸是否符合国家有关工程设计和施工的方针政策。施工图纸与其说明书在内容上是否一致；施工图纸及其各组成部分之间有无矛盾和错误。施工图纸在尺寸，坐标，标高和说明方面是否一致，技术要求是否明确。对于工程复杂，施工难度大和技术要求高的分部(分项)工程，对现有施工技术和管理水平能否满足工程质量和工期的要求。（2）组织施工图会审，熟悉和审查施工图为编制施工组织设计提供各项依据。（3）了解建设场地的地形，工程地质和水文地质，地下的障碍物状况和周围建筑物坚固程度，做好现场“四通一平”，对现场内或周边线路，管线制定方案，采取保护性的措施。（4）编制施工图预算和施工预算。（5）根据工程规模，结构特点和建设单位要求，优化施工组织设计。

土方开挖的流程

2，挖掘机的挖掘作业技巧有哪些

（1）挖掘机的基本作业过程①挖掘。基本方法是动臂斗杆液压缸置于一定的位置不动，只操作铲斗油缸挖掘手柄，使铲斗转动切削土壤。②回转。回转过程是在铲斗装满后工作装置从挖掘面旋转到卸土地点的过程。这一过程要求铲斗底部一经离开挖掘面，便提升动臂（或同时调整斗杆油缸）与调整铲斗转角，以适应所要求的卸土高度。当铲斗回转接近装土车辆时，松开回转手柄，用回转制动器慢慢地制动住转台，并同时卸土。应当注意铲斗回转到装土车辆上空时，回转速度要慢（一般是惯性滑动），制动不能过猛，避免斗中石块抛洒出来砸在车辆上造成事故。③卸土。当工作装置基本停稳后，翻转铲斗卸土。卸土操作时，要求铲斗中的土石卸下时的土堆中心对准车辆车斗中部。要特别注意掌握铲斗的卸土高度，切不可高抛高卸，以防砸坏车辆。④返回。卸土完毕后，工作装置应立刻返回挖掘面。返回过程中，铲斗翻转，然后一边回转一边下降动臂（有时还要调整斗杆油缸），当铲斗对准第二次取土点时，应尽快调整好切削角，使铲斗切入土中，开始重复挖掘动作。返回过程采用复合动作，动作要协调，快而准确。（2）基本挖掘方法液压挖掘机基本挖掘方法如图2-12所示，主要包括以下内容：图2-12 液压挖掘机基本挖掘方法①液压挖掘机的挖掘作业主要靠斗杆挖掘。②挖掘较软的土壤时，铲斗的斗齿与地面成45°角切入，斗齿尖对着挖掘方向，使用全行程浅挖。③液压挖掘机履带的行走方向与土沟的方向一致，行走马达位于后方，边后退边挖掘。④挖掘作业应从机架的侧面开始，作业时严禁斗齿碰到履带。⑤深挖时液压挖掘机稍向前倾，保持履带不露出坡顶。（3）挖掘操作①进入作业状态（图2-13）。进入作业状态的液压挖掘机，此时行驶系统置于液压挖掘机的后侧，其稳定性较行驶系统置于前侧时更好，并且能对行驶系统起到保护作用。图2-13 进入作业状态②操作方向（图2-14）。液压挖掘机沿前后方向进行作业，因为液压挖掘机的接地长度（A）比履带跨距（B）长，所以比采取侧向作业更为稳定。图2-14 挖掘机沿前后方向进行作业注意：除条件限制必须侧向作业外，通常应当保持在液压挖掘机前后方向进行作业。③避免不稳定状态的作业。液压挖掘机进行作业时必须使其处在稳定位置，液压挖掘机不稳定状态要绝对避免。液压挖掘机位于平坦地面既能提高作业效率，又能保证作业安全，而且还能延长液压挖掘机的使用寿命。两种不稳定的作业状态如图2-15所示。图2-15 两种不稳定的作业状态④充分利用挖掘机的挖掘力。当铲斗油缸与连杆、斗杆油缸与斗杆之间彼此成90°角时，每个油缸的挖掘力最大（图2-16）。图2-16 挖掘力最大的状态用斗杆进行挖掘时，斗杆向前的角度应在45°以内，向后的角度则应在30°以内。在这样的角度范围内，动臂与铲斗同时作用可以提高作业效率。

很多技巧，最重要的一点就是挖机在行抄走的路一定要平，挖袭机在旋转的时候，一定要有余地2113，注意安全。有整平技巧，刷坡技巧，修路技术，挖沟技巧，还有一些5261工作的经验技巧，4102做事的方法，你问的是技巧，我给你列纲，具体的你可以私下1653向我请教

没什么技巧！自己上车练啊！开的熟练了会干活就行！开这个就是个熟练工种！没什么难的！

挖掘机的挖掘作业技巧有哪些

3，如何进行业务流程分析并优化

一个流程的转变过程，是企业业务从完善不断走向完美的过程。优秀的流程，是一部完整的操作手册和作业文件。关键的业务流程是经多部门联合审议后再确定的，一旦确定，任何个人不得擅自进行更改，只有再次经联合讨论认可，才给予修改或更新，同时做好详细记录，以统一格式发布。方法：一、业务流程挖掘业务流程的获取和定义的主要途径：1、业务部门提出、交流和调研;2、《安全生产责任制》和《岗位责任制》以及贯标体系文件中所涉及的相关岗位业务流程;3、厂部下发的各类文件及相关规章制度4、工作成果：形成按业务部门和岗位划分的业务流程汇总表二、流程整理及会审1、根据上述获取途径和工作成果，初步回类和梳理，往除冗余和非业务型流程，初步梳理和合并多头管理的业务流程;2、赋予流程编码;3、确定关键流程;4、形成《部门业务流程明细表》：再次返回各部门，并签署确认表;汇总反馈结果;整理并汇总，形成《业务流程汇总表》第一稿5、第一稿会审：三、流程图绘制1、选择绘制工具、软件;2、相关人员的培训;3、根据第二稿，形成《业务流程绘制任务单》;4、对各部门完成的业务流程进行初步检查(文字错误、图形错误、明显的业务逻辑错误等);5、检查完成的流程再次通过各相关业务部门的确认，并签署最终的流程确认书;6、结合会审第二稿及流程图(表)，汇总形成第三稿四、关键业务流程和企业信息化系统的整合1、信息化领导小组及流程管理人员、各相关业务部门及实施方共同确认并完成。2、根据关键流程及信息化要求，完成业务流程的信息化处理

关于这个方面的研究有很多。其实从根本上说，业务流程重组是一种独立的管理思想，它是企业为了适应市场的变化而进行的经营结构与经营方式的调整与变革，是“对企业的业务流程（process）进行根本性（fundamental）地再思考和彻底性（radical）地再设计”。业务流程重组关注的是企业的业务流程，因此一切的“重组”工作全部是围绕业务流程展开的。在erp项目中，bpr的实施方式总体而言可以分为两种，一种方法是根据成熟的erp系统进行业务流程再造，即按照erp系统各个功能模块的划分，将企业本身的业务流程进行相应的设计和配置；另一种方法是先设计好企业内部的业务流程，然后根据这些业务中的各职能部门，选择相应的系统模块，再进行无缝集成。对于前一种方法，它的优点在于可以吸收现有业务模式中的先进管理思想和管理理念。因为大型的erp软件在市场中日渐成熟，各功能模块的运营模式和流程关系在很多企业中得到了实践的证明。但是它的缺点在于，有的企业在实施的过程中可能需要进行较大的经营结构调整，从而容易对企业的正常运营造成很大的震荡，由此造成erp项目失败的例子在国内的企业中也曾出现过。对于后一种方法，企业在上马erp之前，先对企业的主要业务流程进行再思考与再设计，这样做的优点在于可以按照重组后的业务流程实施具有针对性、客户化的erp（erp customization）项目。企业可以从某一家erp供应商购买所有需要的系统模块，也可以在多个软件供应商中选择“单项最优软件”（best-of-breed applications）进行集成，这样既满足了自己所需，又可以实现各个系统模块的软件优化。但这一方法的缺点也很明显，主要是各个独立模块进行集成的难度大，时间长，伴随的风险也就随之上升，另外还会增加系统集成服务的费用。但随着单项最优软件的供应商合作意向的加强，他们可以改进各自的系统框架，以减少集成和实施的时间与成本。

如何进行业务流程分析并优化

4，数据挖掘有哪些工作流程

分析方法：数据挖掘 · 分类（Classification） · 估计（Estimation） · 预测（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚类（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 方法简介： ·分类（Classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。注意：类的个数是确定的，预先定义好的 · 估计（Estimation）估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一...分析方法：数据挖掘 · 分类（Classification） · 估计（Estimation） · 预测（Prediction） · 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules） · 聚类（Clustering） · 描述和可视化（Description and Visualization） · 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等) 方法简介： ·分类（Classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子： a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b. 故障诊断：中国宝钢集团与上海天律信息技术有限公司合作，采用数据挖掘技术对钢材生产的全流程进行质量监控和分析，构建故障地图，实时分析产品出现瑕疵的原因，有效提高了产品的优良率。注意：类的个数是确定的，预先定义好的 · 估计（Estimation）估计与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类数据挖掘的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子： a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入 c. 估计real estate的价值一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。 · 预测（Prediction）通常，预测是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时间后，才知道预言准确性是多少。相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）决定哪些事情将一起发生。例子： a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则) b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析） · 聚类（Clustering）聚类是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚类和分类的区别是聚集不依赖于预先定义好的类，不需要训练集。例子： a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病 b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，回答问题，可能效果更好。 · 描述和可视化（Description and Visualization）是对数据挖掘结果的表示方式。一般只是指数据可视化工具，包含报表工具和商业智能分析产品（BI）的统称。譬如通过Yonghong Z-Suite等工具进行数据的展现，分析，钻取，将数据挖掘的分析结果更形象，深刻的展现出来。挖掘分类以上七种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘· 直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 · 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后四种属于间接数据挖掘

乖乖隆地洞，我做数据分析这么多年，第一次有人这样问问题的。

5，土方开挖施工方案怎么做啊具体流程是怎样的呢求高手指教

一个土方开挖施工方案要包含编制依据、工程概况、地质情况及周围环境、施工部署、施工准备、土方施工、特殊情况的应急处理措施、安全管理、文明施工及环保管理等多方面，这些都是根据你自己实际工程的需求来定制的，可以看下91shigong上面介绍的最新施工组织大全，里面就有关于这方面的很多方案，模版等，我用的就是这套资料，希望能帮到你。

1、施工准备工作　　（1）勘查现场，清除地面及地上障碍物。　　（2）保护测量基准桩，以保证土方开挖标高位置与尺寸准确无误。　　（3）备好开挖机械、人员、施工用电、用水、道路及其他设施。　　2、清表　　凡工程范围内的表层杂草、块石、杂物、腐殖土、树根等均应清除干净，平整压实，清理厚度不得小于0.3m，清除出来的废渣不得随地弃置，采用自卸汽车外运至弃料场。　　3土方开挖　　这里所指土方开挖主要为招标人指定范围内的土方开挖，开挖的土方外运至招标人指定地点，堆土高度不得超过1985黄海高程12.20米。　　（1）施工准备　　①施工资料准备：土方开挖受天气、地质条件、及原有建筑物的影响，开挖前应做好以下工作：　　a 施工图纸的审阅、分析，及施工方案的拟定。　　b 当地的水文、气象条件的了解。　　c 施工场地的地质条件的了解。　　d 施工范围内的建筑物及管线埋设情况。　　e 绘制土方开挖的平面图和横断面图。　　（2）测量放样　　利用布设的临时控制点，放样定出开挖边线和开挖深度等。在开挖边线放样时，应在设计边线外增加30~50cm，并作上明显的标记。基坑底部开挖尺寸，除建筑物轮廓要求外，还应考虑排水设施和安装模板等要求。　　（3）土方开挖要求　　①施工准备　　a 土方开挖前，应根据施工方案的要求，将施工区域内的地下、地上障碍物清除和处理完毕。　　b 建筑物或构筑物的位置或场地的定位控制线（桩）、标准水平桩及开槽的灰线尺寸，必须经过检验合格；并办完预检手续。　　c 夜间施工时，应有足够的照明设施；在危险地段应设置明显标志，并要合理安排开挖顺序，防止错挖或超挖。　　d开挖有地下水位的基坑槽、管沟时，应根据当地工程地质资料，采取措施降低地下水位。一般要降至开挖面以下0.5m，然后才能开挖。　　e施工机械进入现场所经过的道路、桥梁和卸车设施等，应事先经过检查，必要时要进行加固或加宽等准备工作。　　f 选择土方机械，应根据施工区域的地形与作业条件、土的类别与厚度、总工程量和工期综合考虑，以能发挥施工机械的效率来确定，编好施工方案。　　g 施工区域运行路线的布置，应根据作业区域工程的大小、机械性能、运距和地形起伏等情况加以确定。　　h 在机械施工无法作业的部位和修整边坡坡度、清理槽底等，均应配备人工进行。　　i 机具：挖土机械有：挖土机、推土机、铁锹（尖、平头两种）、手推车、小白线或20号铅丝和钢卷尺以及坡度尺等。　　j熟悉图纸，做好技术交底。　　②操作工艺　　a工艺流程：　　确定开挖的顺序和坡度→分段分层平均下挖→修边和清底。　　b坡度的确定：　　本工程开挖坡度按设计要求，若在施工中仍不能确保稳定，则跟设计方面联系，更改开挖方案。　　c机械开挖　　开挖应合理确定开挖顺序、路线及开挖深度。本工程采用挖掘机配合堆土机进行开挖，土方开挖宜从上到下分层分段依次进行。随时作成一定坡势，以利泄水。在开挖过程中，应随时检查边坡的状态。开挖基坑，不得挖至设计标高以下，如不能准确地挖至设计基底标高时，可在设计标高以上暂留一层土不挖，以便在抄平后，由人工挖出。暂留土层挖土机用反铲挖土时，为50cm左右为宜。　　d人工修挖　　在机械施工挖不到的土方，应配合人工随时进行挖掘，并用手推车把土运到机械挖到的地方，以便及时用机械挖走。修帮和清底时在距底设计标高50cm槽帮处，抄出水平线，钉上小木撅，然后用人工将暂留土层挖走，水泥搅拌桩头要沿桩开挖，不得破坏，开挖到基底高程，根据截桩高程要求对水泥搅拌桩进行截桩，桩顶修平。同时由轴线（中心线）引桩拉通线（用小线或铅丝），检查距槽边尺寸，确定槽宽标准，以此修整槽边。最后清除槽底土方。　　③雨、冬期施工　　a 土方开挖一般不宜在雨季进行，否则工作面不宜过大，应逐段、逐片分期完成。　　b雨期施工在开挖土方时，应注意边坡稳定。必要时可适当放缓边坡坡度，或设置支撑。同时应在坑外侧围以土堤或开挖水沟，防止地面水流入。经常对边坡、支撑、土堤进行检查，发现问题要及时处理。　　c 土方开挖不宜在冬期施工。如必须在冬期施工时，其施工方法应按冬施方案进行。　　d采用防止冻结法开挖土方时，可在冻结以前，用保温材料覆盖或将表层土翻耕耙松，其翻耕深度应根据当地气温条件确定。一般不小于30cm。开挖基坑时，必须防止基础下基土受冻。应在基底标高以上预留适当厚度的松土。或用其他保温材料覆盖。如遇开挖土方引起邻近建筑物或构筑物的地基和基础暴露时，应采取防冻措施，以防产生冻结破坏。　　④质量、安全控制措施　　a按图纸要求仔细放样，土方开挖后的坡度要符合设计要求规定，避免因边坡过陡而造成塌陷，为保证边坡质量，反铲要紧靠坡线开挖，以确保边坡平整度，并尽量避免欠挖及超挖的出现。　　b开挖并完成清理后，应及时恢复桩号、坐标、高程等，并做出醒目的标志。　　c雨天应在开挖边坡顶设置截水沟，开挖区内设置排水沟和集水井，及时做好排水工作，以防基坑积水。　　d开挖过程中，应始终保持设计边坡线逐层开挖，避免开挖工程中因临时边坡过陡造成塌方，同时加强边坡稳定性观察。　　e 开挖边坡顶严禁堆置重物，避免塌方。　　（二）土方外运　　本工程土方采用5t自卸汽车运输，运至招标人指定地点，按招标人要求堆放。施工期间对弃土场进行管理，严禁本工程以外的土方运至本工程弃土场。工程运输污染所涉及的道路，按照路政部门的要求及时保洁。

基坑专项方案一、编制说明1．编制目的2. 编制依据3. 编制范围二、工程概况1. 工程简介2. 基坑围护结构3. 工程地质、水文概况三、基坑开挖总体部署1. 基坑降水、开挖施工的难点和重点分析2. 施工安排四、施工方案与技术措施1．冠梁施工2．土体加固方案3. 立柱桩施工4．降水方案5．土方开挖方案6．钢支撑施工五、基坑监测1. 监测目的2．监测工作的内容、观测原则及报警值3. 测控制网与监测点的布设和使用的仪器设备4. 监测方法和监测频率5. 监测管理6. 监测质量保证措施六、质量保证措施1. 质量保证体系图2. 技术措施3. 加强技术人员施工过程中的指导和检查，使施工过程完全受控4. 测量过程控制七、安全保证措施八、雨季施工保证措施九、消防、保卫控制措施十、文明施工及环境保护措施十一、应急预案和风险管理十二、周围建筑物的保护措施

6，数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘技术主要有决策树、神经网络、回归、关联规则、聚类、贝叶斯分类6中。1、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。3、回归分析技术。回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。4、关联规则技术。关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。5、聚类分析技术。聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。6、贝叶斯分类技术。贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。参考资料来源：百度百科-数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。如果对数据挖掘的学习有疑问的话，推荐CDA数据分析师的课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，而非“遇到问题调算法包”。点击预约免费试听课。

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。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在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–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。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。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

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。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。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。是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

应该是有很多方向的吧，大体可以分类为1. 计算机技术方面的方向，比如提高机器处理性能等。2. 算法方向，关于算法的修正和提升等3. 应用方向，比如商业中应用，政府中应用，制造业中应用等。

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