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什么是資料挖掘？
資料挖掘步驟
有哪些實用的資料挖掘工具？
你想學習資料分析嗎？
開口閉口大資料，可是，資料從哪里來呢？需要挖出來，有一個很形象的比喻，煤礦、石油需要挖掘，其實資料也同樣需要挖掘，
什么是資料挖掘？
通常，當有人談論“采礦”時，它涉及到人們戴著頭盔和燈，在地下挖掘自然資源，雖然想象一些人在隧道中挖掘成批的 0 和 1 可能會比較形象，但這并不能完全回答“什么是資料挖掘”，
資料挖掘是分析大量資訊和資料集、提取（或“挖掘”）有用情報以幫助企業解決問題、預測趨勢、降低風險和發現新機會的程序，資料挖掘就像實際挖掘一樣，因為礦工需要對大量材料進行篩選，并從中尋找有價值的資源和元素，
資料挖掘還包括建立關系、發現模式、發現例外、查找相關性以解決問題，以及在資料挖掘程序中創建可操作的資訊，統計資料也是整個資料挖掘程序的一部分，資料挖掘有時被稱為資料中的知識發現或 KDD（Knowledge Discovery in Data），
現在，我們已經了解了什么是資料挖掘，那么我們接下來看看資料挖掘的步驟，
資料挖掘步驟
1、了解業務
公司目前的情況是什么，專案的目標是什么，成功的定義是什么？
2、了解資料
找出解決問題所需的資料型別，然后從適當的來源收集資料，
3、準備資料
這個階段包含資料整理與修復，對一些重復的資料進行洗掉，而丟失或者損壞的資料則進行修復，完成前面這個步驟后，再以符合業務要求的格式輸出資料，
4、為資料建模
使用演算法來確定資料模型，資料科學家創建、測驗和評估模型，
5、評估資料
評估特定模型提供的結果能否以及如何有效地幫助實作業務目標或解決問題，
6、部署解決方案
將資料做成報告交給負責決策的人，
有哪些實用的資料挖掘工具？
挖煤采礦需要鏟子，挖資料沒有工具同樣無法完成，那么，資料科學家們通常用什么工具挖資料？
? 人工智能
人工智能系統執行模仿人類智能的分析功能，例如學習、計劃、解決問題和推理，
?關聯規則學習
是一種在大型資料庫中發現變數之間的有趣性關系的方法，它的目的是利用一些有趣性的量度來識別資料庫中發現的強規則，基于強規則的概念，Rakesh Agrawal等人引入了關聯規則以發現由超市的POS系統記錄的大批交易資料中產品之間的規律性，關聯規則常常應用在購物中，用于發現產品之間的關聯，比如手機和保護殼通常會一起購買，買平板的人通常會買一支筆，
? 聚類
此程序將資料集劃分為一組有意義的子類，稱為集群，該程序幫助用戶了解資料中的自然結構或分組，
? 分類
該技術將資料集中的特定專案分配給不同的目標類別或類別，它通常用于幫助企業開發準確的預測，
? 資料清理和準備
該技術將資料轉換為適合進一步分析和處理的形式，準備作業包括識別和消除錯誤，修復損壞資料，清除重復資料等，
? 資料倉庫
資料倉庫包含大量業務資料，企業使用這些資料來幫助他們做出決策，資料倉儲是大多數大規模資料挖掘作業的基本和必要環節，
? 機器學習
與前面提到的人工智能技術相關，機器學習是一種計算機編程技術，它利用統計概率為計算機提供無需人工干預或手動編程的學習能力，
? 回歸
在大資料分析中，回歸分析是一種預測性的建模技術，它研究的是因變數（目標）和自變數（預測器）之間的關系，這種技術通常用于預測分析，時間序列模型以及發現變數之間的因果關系，例如，司機的魯莽駕駛與道路交通事故數量之間的關系，最好的研究方法就是回歸，
? R語言是一種用于圖形和統計計算的開源工具，它通過廣泛的統計測驗、分類和圖形技術以及時間序列分析選擇，為分析人員提供分析，
? Oracle 資料挖掘 (ODM)， 該工具是 Oracle Advanced Analytics Database 的一個模塊， 它可以幫助資料分析師做出預測并產生詳細的見解，分析師使用 ODM 來預測客戶行為、開發客戶檔案并識別交叉銷售機會，
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