什么是非农数据

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什么是非农数据

投资者经常会听到非农数据这一词，但是具体的这个数据是用来做什么的，有什么用途却一无所知。非农数据常用于基本面的分析，它与黄金白银的价格行情有很大的关系。具体的什么是非农数据？情况下文。

什么是非农数据？

非农数据通常指美国非农就业率,非农业就业人数与失业率。一般情况下，公布时间通常为每月第一个周五；非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长。

【什么是美国非农数据】

美国非农数据即：美国非农就业数据，非农业就业人数)是美国非农业人口的就业数据，由美国劳工部每月公布一次，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。非农数据会影响美联储对美元的货币政策，经济差，美联储会倾向减息，美元贬值，经济好，美联储会倾向加息，美元升值。

美元指数是以可自由兑换的六国货币（欧元，日圆，英镑，加元，瑞士法郎和瑞典克朗）为基准，通过某种加权运算得出的反映美元走势的一种指数。指数升，说明美元在兑大多数货币升值，指数跌，说明美元兑大多数货币贬值。

【美国非农数据的重要性】

数据的重要性取决于市场的焦点。过往市场对一些经济数据尤其敏感，特别是重头戏的贸易数据、净资本流入、国内生产总值等，甚至是领先指标、每周首次申领失业救济金人数等，都可以借此数据大炒特炒一番。但现时部份数据的影响力已经大减，投资者对屡创新高的贸易赤字开始感到麻木，对同创新高的净资本流入亦毫无惊喜。现时市场所关注的，已经从贸赤的老问题转移至通货膨胀的问题之上，所以对有关通货膨胀之数据如消费.者物价指数、生产者物价指数之重视程度越加提高。

非农数据通常指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率（Unemployment ）一同公布，公布时间通常为每月第一个周五；非农就业人数，它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长。

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数据挖掘与应用-北京大学

课程大纲数据挖掘与应用 Data mining and application 课程编号：02817130 授课对象：研究生学分：3 任课教师：张俊妮课程类型：必修开课学期：2017年秋先修课程：概率论、数理统计任课教师简历（500字左右）：张俊妮博士现任北京大学光华管理学院统计学副教授。她1998年毕业于中国科学技术大学，获计算机软件学士学位；2002年毕业于美国哈佛大学，获统计学博士学位。她的研究领域为因果推断、贝叶斯分析、蒙特卡洛方法、数据挖掘以及统计在经济、金融、营销中的应用。曾在国际主要学术期刊Journal of the American Statistical Association, Journal of Educational and Behavioral Statistics, Statistica Sinica, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Chemical Physics, 管理世界, 经济学季刊等国内外刊物上发表文章。并有中文专著《数据挖掘与应用》。她曾参与国家自然科学基金项目“品牌个性维度及其测量量表研究”，负责过北京大学光华管理学院与中国信达资产管理公司合作的“金融不良资产定价”课题研究项目和北京天健兴业资产评估公司“统计估值模型”的项目研究，主持国家自然科学基金项目“使用倾向分和主分层进行因果推断”，并且担任过担任美国国立卫生学院（NIH）国际研究合作基金项目“生活质量研究中的因果推断”的中方负责人。在2010年“计量方法在经济中的应用”国际大会上，她是组委会成员之一。她于2004-2009年担任Computation Statistics编委（Associate Editor）。她至今仍担任北京哈佛校友会理事，是美国统计学会和全球华人统计学会成员。任课教师联系方式：光华管理学院2号楼473办公室，电话：62757922，邮箱：zjn@https://www.360docs.net/doc/c99316085.html, 助教姓名及联系方式：辅导、答疑时间：一、项目培养目标 1 Learning Goal 1Graduates will be thoroughly familiar with the specialized knowledge and theories required for the completion of academic research. 1.1 Objective 1 Graduates will have a deep understanding of basic knowledge and theories in their specialized area. 1.2 Objective 2 Graduates will be familiar with the latest academic findings in their specialized area and will be knowledgeable about related areas. 1.3 Objective 3 Graduates will be familiar with research methodologies in their specialized

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。举个例子说。你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

统计学和数据挖掘区别

统计学和数据挖掘区别数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的

研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。

智慧城市中的大数据挖掘与应用

智慧城市中的大数据挖掘与应用数字城市技术把基础地理数据、正射影像、街景景象数据、全景影像数据、三维模型数据结合在一起，在政务网上，通过注册可以进行服务共享，在公共平台、互联网、公网上，通过二次开发可以提供各种交通、导航、旅游、文物、购物等服务系统。物联网能够实现人与人、人与机器、机器与机器的互联互通，实现智慧城市的各种应用。智慧城市中的大数据挖掘与应用智慧城市蕴含大数据城市是生存繁衍最好的地方，城市是社会交往的地方，是文化享受的地方，按照城市的职能，我们让它智能化，比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面，可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化

享受方面，可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面，有智慧交通、购物、社会综合管理。在智慧城市的建设和应用中，将产生从TB到PB级越来越多的数据，从而进入大数据时代。2011年，Science专刊指出大数据时代已经到来，美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来，奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划，奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”，这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”，智慧城市建设的潮流已经到来。空间数据方面，空间的传感器资源，美国有185颗卫星，中国有91颗卫星，到2020年中国将有200多颗卫星，卫星每天往回传输的数据可以达到PB级，空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源，这些资源都可以传到网上，通过可视化的服务，利用云计算环境，包括计算资源、网络资源和存储资源，来保证服务质量。 “天地图”挖掘海量数据为了充分研究这些海量空间大数据，我们研发了一个软件，叫做“天地图”，“天地图”的数据已经超过了TB级，目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型，贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据，我们可以监测上海的地表下沉问题，把雷达数据放在一起，进行数据分析和挖掘，自动地、随时地检测地表下沉，不同地区的下沉速度不同，上海大概每年下沉20毫米，远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比，精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡，将来还要监测高铁。

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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。简而言之：大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

统计学和数据挖掘(中文).

统计学和数据挖掘:交叉学科摘要:统计学和数据挖掘有很多共同点,但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质,重点论述它们的异同。关键词:统计学知识发现 1.简介统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展,而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字,势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话,统计的最初含义是“陈述事实”,以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然,统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且,这门新学科同商业有特殊的关联(尽管它还有科学及其它方面的应用。本文的目的是逐个考察这两门学科的性质,区分它们的异同,并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先,我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如,Everitt定义它为:“仅仅是考察大量的数据驱动的模型,从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析,因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此,事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意,也是当前数据挖掘的任务。

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是

统计学和数据挖掘交叉学科

统计学和数据挖掘：交叉学科摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。关键词：统计学知识发现 1．简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的（参见【15】，【9】，【14】，【2】，【3】）尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。正是统计文献显示了（或夸大了）统计的数学精确性。同时还显示了其对推理的侧重。尽管统计学的一些分支也侧重于描述，但是浏览一下统计论文的话就会发现这些文献的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，

大数据时代下数据挖掘技术与应用

大数据时代下数据挖掘技术与应用【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。【关键词】大数据，数据挖掘，互联网数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘就是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。 1.数据挖掘的基本分析方法分析方法是数据挖掘的核心工作，通过科学可靠的算法才能实现数据的挖掘，找出数据中潜在的规律，通过不同的分析方法，将解决不同类型的问题。目前常用的方法有聚类分析、特征数据分析法、关联性分析等。 1.1聚类分析法。简单来说聚类分析就是通过将数据对象进行聚类分组，然后形成板块，将毫无逻辑的数据变成了有联系性的分组数据，然后从其中获取具有一定价值的数据内容进行进一步的利用。由于这种分析方法不能够较好的就数据类别、属性进行分类，所以聚类

分析法一般都运用心理学、统计学、数据识别等方面。 1.2特征性数据分析法。网络数据随着信息时代的到来变成了数据爆炸式，其数据资源十分广泛并且得到了一定的普及，如何就网络爆炸式数据进行关于特性的分类就成为了当下数据整理分类的主要内容。此外还有很多方法都是通过计算机来进行虚拟数据的分类，寻找数据之间存在的普遍规律性完成数据的特性分析从而进行进一步分类。 1.3关联性分析法。有时数据本身存在一定的隐蔽性使得很难通过普通的数据分析法进行数据挖掘和利用，这就需要通过关联性分析法完成对于数据信息的关联性识别，来帮助人力完成对于数据分辨的任务，这种数据分析方法通常是带着某种目的性进行的，因此比较适用于对数据精准度相对较高的信息管理工作。 2.数据挖掘技术的应用数据挖掘技术的具体流程就是先通过对于海量数据的保存，然后就已有数据中进行分析、整理、选择、转换等，数据的准备工作是数据挖掘技术的前提，也是决定数据挖掘技术效率及质量的主要因素。在完成数据准备工作后进一步对数据进行挖掘，然后对数据进行评估，最后实现运用。因此，数据挖掘能够运用到很多方面。如数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、教育教学、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的

数据挖掘与数据分析的区别(经典)

数据挖掘与分析的区别（ByGanlin）最牛解释：关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。举个例子说。你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。

孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。解释一：

统计与数据挖掘实验报告

统计与数据挖掘实验报告——基于Clementine11.1方法应用专业：企业管理姓名：王艺霖学号：1406122393 时间：2014-12-12

一、实验目的： 1、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性； 2、了解数据挖掘软件 Spss-clementine 的基本功能。 3、通过案例了解决策树和人工神经网络技术的实际应用。二、实验环境： 1、实验设备：华硕A40J计算机 2、软件系统：Windows-7、SPSS Clementine Client 11.1 软件简介：作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。三、研究问题：这次实验内容来源于一个药物应用问题，以往有大批患有同种疾病的不同病人，在服用五种药物中的一种（Drug，分为Drug A、Drug B、Drug C、Drug X、Drug Y）之后都取得了同样的治疗效果。这里的数据是随机挑选的部分病人服用药物前的基本临床检查数据，包括血压（BP，分为高血压High、正常Normal、低血压Low）、胆固醇（Cholesterol，分为正常Normal和高胆固醇High）、唾液中钠元素（Na）和钾元素（K）含量，以及病人年龄（Age）、性别（Sex，包括男M和女F）等。现在需要通过数据分析发现以往处方适用的规律，给不同临床特征病人更适合服用哪种药物的建议，为未来医生填写处方提供参考。四、数据来源及变量说明本案例的数据是Clementine软件自带的一份关于药物研究的数据DRUG4n，一共有1000条数据，包含7个字段分别是Age（年龄）、 Sex（性别）、 BP（血压）、 Cholesterol （类胆固醇含量）、Na （Na含量）、K（K含量）、 Drug（药品种类）。

《数据挖掘》课程教学大纲

《统计学》课程教学大纲英文名：Statistics 课程类别：专业基础课课程性质：专业课学分：3学分课时：54课时前置课：政治经济学、线性代数、微积分、概率论主讲教师：徐健腾选定教材：徐国祥，统计学，上海人民出版社，2007 课程概述：本课程是运用统计数量分析的基本理论和方法，紧密结合社会经济实践，分析社会经济现象的数量表现、数量关系和数量变化规律的一门方法论科学。该课程首先对统计学的基本问题作了描述，包括统计学的概念、统计学的发展简史、统计工作的程序、统计分析软件、统计学的应用领域；其次介绍了统计学的核心概念，包括统计学的常用术语、统计指标与统计指标体系、统计方法和模型构建；再次介绍了描述统计学的基本内容，包括数据的计量与种类、统计数据的搜集与整理、统计表与统计图、集中趋势的测度、离散程度的测度、分布偏态与峰度的测度、指数体系与因素分析、几种常用的经济指数以及综合评价指数等；最后介绍了推断统计学的基本内容，包括抽样推断、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析等。教学目的：通过本课程的学习，要求学生能够全面掌握统计学的基本理论和基本方法，了解统计学发展的简单历史过程，熟悉统计工作的基本程序和统计学的应用领域；同时要求学生能根据统计研究的目的、统计数据的来源渠道和数据类型的不同，选择恰当的数学模型来对社会经济现象进行拟合。为了结合非统计学专业学生的学习要求和教学内容的完整性，要求学生能够掌握必需的统计分析方法和基本的统计指标知识，为深入进行经济分析和理论研究提供依据。教学方法：使用本教材要注意理论与实践相结合，着重培养学生综合的分析问题和解决问题的能力、培养他们的实际动手能力。教学过程中应尽量避开繁琐的数学公式推导，以案例为依托，结合实际例子讲清楚统计公式的应用方法。在内容上，立足于“大统计”的角度，从统计数据出发，以统计数据的处理和分析为核心，并根据统计教学的实际需要构建本课程的内容体系。在方法上，力求简明易

数据挖掘与统计工作

台湾辅仁大学教授谢绑昌先生作的“数据挖掘与统计工作” 报告原文数据发掘的工作（Data Mining）是近年来数据库应用领域中，相当热门的议题。它是个神奇又时髦的技术，但却也不是什么新东西，因为Data Mining使用的分析方法，如预测模型（回归、时间数列）、数据库分割（Database Segmentation）、连接分析（Link Analysis）、偏差侦测（Deviation Detection）等；美国政府从第二次世界大战前，就在人口普查以及军事方面使用这些技术，但是信息科技的进展超乎想象，新工具的出现，例如关连式数据库、对象导向数据库、柔性计算理论（包括Neural network、Fuzzy theory、Genetic Algorithms、Rough Set等）、人工智能的应用（如知识工程、专家系统），以及网络通讯技术的发展，使从数据堆中挖掘宝藏，常常能超越归纳范围的关系；使Data Mining成为企业智慧的一部份。 Data Mining是一个浮现中的新领域。在范围和定义上、推理和期望上有一些不同。时代不一样了，现在数据来得既多又便宜，多到了没有人有时间去看的程度。挖掘的信息和知识从巨大的数据库而来，它被许多研究者在数据库系统和机器学习当作关键研究议题，而且也被企业体当作主要利基的重要所在。有许多不同领域的专家，对Data Mining展现出极大兴趣，例如在信息服务业中，浮现一些应用，如在Internet之数据仓储和在线服务，并且增加企业的许多生机。我们对于这种Data Mining的产品应该有一个正确的认知，就是它不是一个无所不能的魔法。它不是在那边监视你的数据的状况，然后告诉你说你的数据库里发生了某种特别的现象。也不是说有了Data Mining的工具，就连不了解业务、不了解资料所代表的意义、或是不了解统计原理的人也可以做Data Mining。Data Mining所挖掘出来的信息，也不是你可以不经确认，就可以照单全收应用到业务上的。事实上，Data Mining工具是用来帮助业务分析策画人员从资料中发掘出各

数据挖掘与分析心得体会

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置

数据挖掘技术的应用及发展

第19卷第4期2004年7月统计与信息论坛 Vol.19No.4July,2004 收稿日期:2004-05-08 作者简介:田艳(1962-),女,四川省安岳人。副教授,西安统计研究院主任。研究方向为数据库、统计信息处理及信息技术管理系统。先后主持或主要参与国家及省部级科研项目10余项,其中一项获国家统计科研优秀成果二等奖,四项获国家统计科研优秀成果三等奖。撰写相关论文及课题报告数十篇。 =编委之窗> 数据挖掘技术的应用及发展田艳 (西安财经学院西安统计研究院,陕西西安710061) 摘要:数据挖掘是从大量的数据中发现其潜在规律的技术,是当前计算机科学及统计科学研究的热点之一。文章介绍了数据挖掘的概念、功能、数据挖掘过程、常用方法等;探讨了数据挖掘领域面临的问题;论述了数据挖掘与统计分析的关系,并对国内外研究现状及发展情况做了介绍。关键词:数据挖掘;知识发现;数据库;统计分析中图分类号:F224.1 文献标识码:A 文章编号:1007-3116(2004)04-0018-04 一、引言近年来,随着科学技术的飞速发展,经济和社会都取得了极大的进步,与此同时,在各个领域产生了大量的数据,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息。人们不再满足于数据库的查询功能,希望能够对其进行更高层次的分析,以便能从数据中提取信息或者知识为决策服务。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段,导致/数据爆炸但知识贫乏0的现象。同样,传统的统计技术也面临着极大的挑战。这就急需有新的方法来处理这些海量数据。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。二、数据挖掘的概念数据挖掘(Data M ining )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。因为与数据库密切相关,又称为数据库知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD)。数据挖掘不但能够学习已有的知识,而且能够发现未知的知识;得到的知识是/显式0的,既能为人所理解,又便于存储和应用,因此它一出现就得到各个领域的重视 [1] 。人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的,如关系型数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图形、图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门广义的交叉学科,它包含了数据库、人工智能、统计学、可视化、并行计算等不同领域。数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和可实用三个特征。先前未知的信息是指该信息是预先未曾预料到的,既数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信 18

大数据时代的数据挖掘技术与应用

大数据时代的数据挖掘技术与应用发表时间：2018-11-01T16:20:35.810Z 来源：《防护工程》2018年第19期作者：黄陆光 [导读] 21世纪之后，迅猛发展高新科技，不断强化经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进各个行业快速进步空军军医大学第一附属医院陕西省西安市 710032 摘要：21世纪之后，迅猛发展高新科技，不断强化经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进各个行业快速进步。充分满足人们的物质生活之后，人们对精神及视觉上的享受更为追求，此种状况下，数据信息所具备的作用越来越清晰的显现出来。数据信息海量产生背景下，很大程度的便利了人们的生产及生活，但与此同时，由于其中包含众多无价值信息，一定的给人们造成困扰，对此，为更加便利人们使用，提出了数据挖掘的概念，并研发出相应的挖掘技术。进入到大数据时代后，数据挖掘技术占据越来越重要的地位，必须要在明确现有技术类型的基础上，进一步的优化与创新，研究出与时俱进的新的数据挖掘技术。关键词：大数据时代；数据挖掘技术；应用情况 1大数据时代下的数据挖掘技术 1.1数据挖掘技术基本概念在日常的信息检索和整合处理的时候，技术工作人员会采用一些较为特殊的技术手段进行处理，这种特殊的数据处理方式就是我们所说的数据挖掘技术。在传统的信息检索处理中，工作人员往往需要花费很多的时间和精力才能在众多的数据库当中挑选出合适的数据信息[1]。数据时代的到来给人们的生活带来了无限的便利条件，当前，技术工人可以利用数据挖掘技术处理日常的工作，大大提高了工作效率，拓宽了数据挖掘技术的应用空间。 1.2数据挖掘技术的特点一般来说，在大数据时代下的数据挖掘技术相对十分复杂，它虽然在一定程度上改善了传统数据检索中常常遇到的问题和困难，但还需要建立合适的数学模型。另外，对于数据挖掘技术来说，它所使用的数据库十分庞大，这在无形中增加了出现微小错误的可能性，这种错误虽然不影响最终的处理结果，但还是不能保证十全十美。最后，相比于原有的数据处理技术，数据挖掘技术更加人性化，它可以从用户的角度出发，最大程度的满足用户的根本需求。 1.3数据挖掘技术的应用第一，它可以依照不同用户的不同需求在数据库中进行信息的收集和处理，保证了数据处理的个性化。第二，不同用户之间的信息是相互关联的，因此，可以根据全网用户的检索情况分析他们之间的联系或工作内容等项目。第三，系统会自动将相似的信息进行汇总，并统一于一个数据库当中，这样一来，在日后的处理过程中，技术人员的工作效率就可以得到提升。 2常用的数据挖掘技术类型 2.1聚类分析数据库或对象库抽选后，进行与“分类”相似的聚类划分，之后在一个组类中放置相同的或相似的数据，由此将多个组类建立起来，此种过程即为聚类分析过程。整个聚类分析过程中，所突出的学习过程并无知识基础，也无监督管控，以所给数据为范围，将其中有价值的部分寻找到，并将相应的类设置出来。尽管聚类分析与“分类”相似，但并不相同于“分类”，聚类分析并无法把相应的属性知道。通过聚类分析，可将对相间类聚的某些规律获得。现阶段，心理学领域、医学领域等诸多的领域均已经广泛的采用聚类分析方法。根据具体的隶属度，聚类分析通常包含硬聚类和模糊聚类两种，硬聚类是指向距离最短的聚类中划拨事物的类，仅能在某一类中隶属；模糊聚类划拨类时，该类可能归属于多个类型。 2.2分类和预测问题预测过程中，类型中重要的两个即为分类和预测。分类是指预估分类标号，无序、离散。数据挖掘时，可将分类看做基础性的步骤，训练数据可预计情况下，分类可将相应特性呈现出来，每个类别的描述或特征获取之后，完成有关的分类构建。分类学习过程存在监督，类别区分经确定性描述进行，而确定性描述来源于训练数据集。目前，分类包含多种方法，决策树、神经网络等为比较常用的方法。在神经网络系统中，包含的神经元数量众多，这些神经元的连接权值均可调，其特点体现在分布式存储信息、大规模并行处理、自组织自学习能力良好等。神经网络属于计算方法，以神经单元大集合为基础，将轴突连接的生物神经元大群集问题解决。每个神经单元均连接多个其他的神经单元，同时，能够抑制连接的神经单元的激活状态。相应值输入后，神经单元能够组合这些值，并进行求和。预测是指将连续值函数模型构建出来，规律的预估为预测的最终目的，而预估的依据为分类、回归，回归分析法、局势外推法为较常用的预测方法。例如回归分析法，所展现出来的是数据库中具备独特性质的数据，同时，根据函数关系，将数据间存在的联系与区别体现出来，进而将数据信息特质的依赖程度分析出来。目前，数据序列预计与测量中多采用回归分析方法。 2.3关联分析众所周知，日常生活中的各个事物均不是独立存在的，它们之间具有复杂的关联，一旦发生意外，即会导致更多的意外产生。关联分析就是以此种关联作为依据，将事物之间存在的某些规律分析出来，之后以发现的规律为依据，开展预估工作。例如购物篮分析，这是一个典型的案例，通过观察购物篮中各商品的排列规律，分析其内在关联，进而将消费者的消费特点及消费心理总结出来，之后以此为依据，制定营销策略，实现顺利的销售。灰色关联度分析是关联分析中比较常用的一种方法，此种方法以各因素发展趋势的差异或相似程度为依据，实施归纳与评价，从而将因素间的关联程度衡量出来。现实世界中，并不会出现信息“非黑即白”的情况，因此，以灰色来描述信息间存在的过渡阶段，灰色系统则表明信息同时包含已知的和未知的部分。由于一直存在不确定性，灰色分析能够清晰的陈述出一系列解决方案。中间情况下，灰色系统可对各种解决方案做出优化，保证给出的解决方案是最佳的，可妥善的解决现实生活中存在的问题。 3大数据时代数据挖掘的应用数据挖掘技术之所以可以运用到很多领域，是因为其能很好地融入各个领域的环境中，提升各个企业的服务水平，该技术还使各个企业竞争力加强，改善生产经营管理的效率。海量的数据是数据挖掘的前提，数据挖掘对这些数据进行分析、整合、分类，因此，数据的信