❶ 数据挖掘算法有哪些
统计和可视化要想建立一个好的预言模型，你必须了解自己的数据。最基本的方法是计算各种统计变量（平均值、方差等）和察看数据的分布情况。你也可以用数据透视表察看多维数据。数据的种类可分为连续的，有一个用数字表示的值（比如销售量）或离散的，分成一个个的类别（如红、绿、蓝）。离散数据可以进一步分为可排序的，数据间可以比较大小（如，高、中、低）和标称的，不可排序（如邮政编码）。图形和可视化工具在数据准备阶段尤其重要，它能让你快速直观的分析数据，而不是给你枯燥乏味的文本和数字。它不仅让你看到整个森林，还允许你拉近每一棵树来察看细节。在图形模式下人们很容易找到数据中可能存在的模式、关系、异常等，直接看数字则很难。可视化工具的问题是模型可能有很多维或变量，但是我们只能在2维的屏幕或纸上展示它。比如，我们可能要看的是信用风险与年龄、性别、婚姻状况、参加工作时间的关系。因此，可视化工具必须用比较巧妙的方法在两维空间内展示n维空间的数据。虽然目前有了一些这样的工具，但它们都要用户“训练”过他们的眼睛后才能理解图中画的到底是什么东西。对于眼睛有色盲或空间感不强的人，在使用这些工具时可能会遇到困难。聚集（分群）聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。与分类不同（见后面的预测型数据挖掘），在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分（依照哪几个变量）。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。神经元网络和K-均值是比较常用的聚集算法。不要把聚集与分类混淆起来。在分类之前，你已经知道要把数据分成哪几类，每个类的性质是什么，聚集则恰恰相反。关联分析关联分析是寻找数据库中值的相关性。两种常用的技术是关联规则和序列模式。关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式与此类似，他寻找的是事件之间时间上的相关性，如对股票涨跌的分析。关联规则可记为A==>B，A称为前提和左部（LHS），B称为后续或右部（RHS）。如关联规则“买锤子的人也会买钉子”，左部是“买锤子”，右部是“买钉子”。要计算包含某个特定项或几个项的事务在数据库中出现的概率只要在数据库中直接统计即可。某一特定关联（“锤子和钉子”）在数据库中出现的频率称为支持度。比如在总共1000个事务中有15个事务同时包含了“锤子和钉子”，则此关联的支持度为1.5%。非常低的支持度（比如1百万个事务中只有一个）可能意味着此关联不是很重要，或出现了错误数据（如，“男性和怀孕”）。要找到有意义的规则，我们还要考察规则中项及其组合出现的相对频率。当已有A时，B发生的概率是多少？也即概率论中的条件概率。回到我们的例子，也就是问“当一个人已经买了锤子，那他有多大的可能也会买钉子？”这个条件概率在数据挖掘中也称为可信度，计算方法是求百分比：（A与B同时出现的频率）/（A出现的频率）。让我们用一个例子更详细的解释这些概念： 总交易笔数（事务数）：1,000包含“锤子”：50包含“钉子”：80包含“钳子”：20包含“锤子”和“钉子”：15包含“钳子”和“钉子”：10包含“锤子”和“钳子”：10包含“锤子”、“钳子”和“钉子”：5 则可以计算出： “锤子和钉子”的支持度=1.5%（15/1,000）“锤子、钉子和钳子”的支持度=0.5%（5/1,000）“锤子==>钉子”的可信度=30%（15/50）“钉子==>锤子”的可信度=19%（15/80）“锤子和钉子==>钳子”的可信度=33%（5/15）“钳子==>锤子和钉子”的可信度=25%（5/20）
❷ 什么是数据挖掘技术
数据挖掘技术是数据处理的技术，它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力，作用是对数据进行分析、挖掘和处理，得到最后的评估结果。它通常会有八个步骤来完成，先信息收集，再数据集成，然后数据规约，之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识，并且整个过程是重复循环的。
什么是数据挖掘技术
所谓数据挖掘技术简单的理解就是处理数据的一种技术，它会用到仿生全局优化的算法，是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和挖掘的过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。
数据挖掘技术包括三个主要的部分
它包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。其中算法是遗传算法，具有很高的隐含并行性，也容易和模型结合。数据则是主要的研究处理对象，它是不可缺少的。建模能力同样非常重要，而整个过程里会用到的方法有统计分析、模糊集、覆盖正例排斥反例等等。
数据挖掘技术的步骤有哪些
它的步骤通常分为八步：第一步是收集信息;第二步是集成数据;第三步是规约数据;第四步是清理数据;第五步是变换数据;第六步挖掘数据;第七步评估模式;第八步知识标识。如果其中一步的目标无法达到则要重新回到前面的一步，直到目标达成。
数据挖掘技术有什么功能
它的功能非常非常多，比如管理大型的文本、图像、音视频、指纹信息等等，它还可以对数据库进行构造和管理，让数据变得可视化、易调用和处理。现在许多领域当中都会用到数据挖掘技术而它也是非常基础的交叉学科之一。
❸ 知识挖掘类型
市场上的知识挖掘应用丰富多样，主要可分为以下几个类型：
1. 传统主观导向系统：这类系统针对专业领域，如金融市场的技术分析。如Metastak、SuperCharts等，采用从基础的图表分析到高级的分形理论和谱分析。这些技术需要预先建立经验模型，对数据有深度理解，但需专业培训。
2. 传统统计分析：包括相关分析、回归分析等，如SAS、SPSS等。用户需提出假设，系统验证，但操作复杂，需要专业知识。
3. 进步的DM方法：一些厂商将DM技术融入原有系统，如SAS等，以增强数据分析能力。这些技术主要基于数理统计，广泛应用于数据分析。
4. 神经元网络技术：属于软计算领域，适用于复杂或不精确数据挖掘，如PolyAnalyst、BrainMaker等。通过模拟人脑学习，NN能从经验中学习，但结构复杂可能导致数据不足。
5. 决策树：决策树在知识工程中用于直观分类，如IDIS、SIPINA等。这种方法易于理解，但限于分类任务。
6. 进化式程序设计：通过自动生成假设和程序，如PolyAnalyst，解决依赖关系问题。但需要专业人员指导。
7. 基于事例推理（CBR）：通过类似情况寻找解决方案，如PatternRecognitionWorkbench，但缺乏总结规则的能力。
8. 遗传算法（GA）：常用于组合优化，如GeneHunter，但选择准则和问题描述需要专业知识。
随着技术发展，非结构化数据如文本和网页成为知识的重要来源，如IBM的TexMiner等工具正在研究如何从这些数据中提取知识。
知识挖掘源于全球范围内数据库中存储的数据量急剧增加，人们的需求已经不只是简单的查询和维护，而是希望能够对这些数据进行较高层次的处理和分析以得到关于数据总体特征和对发展趋势的预测。知识挖掘最新的描述性定义是由UsamaM.Fayyyad等给出的：知识挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。
❹ 数学建模需要掌握哪些编程语言和技术
数学建模需要掌握MATLAB、Python、SAS、Lingo等编程语言。