数据挖掘的技术基础是

数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中提取有用的信息和知识，它涉及到对数据的分析和处理，以发现数据中的模式、趋势和关联。

数据挖掘的技术基础包括：

1.数据预处理

数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤，它包括对数据的清洗、集成、变换和规约等操作。数据预处理的目的是使数据更加规范化和易于处理，同时去除噪声和冗余数据，为后续的数据挖掘提供高质量的数据集。

2.聚类分析

聚类分析是一种将数据集划分为若干个组或类的技术。通过聚类分析，可以将数据按照某种相似性度量(如距离、密度等)进行分组，从而发现数据中的模式和趋势。聚类分析在市场细分、客户分类、异常检测等领域具有广泛的应用。

3.关联规则挖掘

关联规则挖掘是寻找数据中的有趣关系的技术。通过关联规则挖掘，可以发现数据中的频繁项集和关联规则，从而揭示数据之间的潜在联系。关联规则挖掘在推荐系统、市场分析等领域具有广泛的应用。

4.分类与预测

分类与预测是利用已知的数据建立模型，并对新数据进行预测的技术。分类与预测可以帮助我们理解数据的特征和趋势，同时对新数据进行预测和分类。分类与预测在风险评估、信用评分、疾病预测等领域具有广泛的应用。

5.时序模式挖掘

时序模式挖掘是发现时间序列数据中的模式和趋势的技术。时序模式挖掘可以帮助我们理解时间序列数据的长期行为和短期变化，同时预测未来的趋势和事件。时序模式挖掘在股票市场分析、气象预测等领域具有广泛的应用。

其它答案

冰阔落 2020-06-22 18:56:36

数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中提取有用的信息和知识，它涉及到对数据的分析和处理，以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘的技术基础包括：1.数据预处理2.聚类分析3.关联规则挖掘4.分类与预测5.时序模式挖掘。