① 数据挖掘的应用领域有哪些
数据挖掘的应用领域非常广泛，目前来说在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务、电信、零售、农业、电力、生物、天体、化工等方面，未来将会应用在更多的领域之中。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，一般只要该产业有分析价值需求的数据库，就可以利用数据挖掘工具进行有目的的对比分析，再将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括市场分析、生产控制、医疗服务、工程设计和科学探索等。比如某商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，可以提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；某医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等工作，引进数据挖掘技术，能够深入分析疾病之间的联系及规律，帮助医生诊断和治疗，以达到诊断事半功倍的目标，且为保障人类健康等提供强大的技术支持。诸如此类的应用，还有很多。
了解数据挖掘的应用领域，推荐上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，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题。点击预约免费试听课。
② 数据挖掘领域的分类领域，常使用的数据库有哪些
南通杰科自动化设备帮你回答，主要有：Oracle；sql Server；Sybase；Informix；MySQL；SQLite等等！
③ 什么是数据挖掘数据挖掘怎么做啊
数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，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。
原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：
（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。
（2）不准确性
数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。
（3）模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。
④ 简述数据库 数据仓库 和数据挖掘三者之间的关系
先说说数据仓库和数据挖掘的关系，再说说数据库与数据仓库的关系
数据仓库与数据挖掘的联系
(1) 数据仓库为数据挖掘提供了更好的、更广泛的数据源。
(2) 数据仓库为数据挖掘提供了新的支持平台。
(3) 数据仓库为更好地使用数据挖掘这个工具提供了方便。
(4) 数据挖掘为数据仓库提供了更好的决策支持。
(5) 数据挖掘对数据仓库的数据组织提出了更高的要求。
(6) 数据挖掘还为数据仓库提供了广泛的技术支持。
数据仓库与数据挖掘的差别
(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。
(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。
1、数据库:是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库，通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成，表是二维的，一张表里面有很多字段。字段一字排开，对数据就一行一行的写入表中。数据库的表，在于能够用二维表现多维的关系。如：oracle、DB2、MySQL、Sybase、MSSQL Server等。
2、数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大德多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导做决策；
区别主要总结为以下几点：
1.数据库只存放在当前值，数据仓库存放历史值；
2.数据库内数据是动态变化的，只要有业务发生，数据就会被更新，而数据仓库则是静态的历史数据，只能定期添加、刷新；
3.数据库中的数据结构比较复杂，有各种结构以适合业务处理系统的需要，而数据仓库中的数据结构则相对简单；
4.数据库中数据访问频率较高，但访问量较少，而数据仓库的访问频率低但访问量却很高；
5.数据库中数据的目标是面向业务处理人员的，为业务处理人员提供信息处理的支持，而数据仓库则是面向高层管理人员的，为其提供决策支持；
6.数据库在访问数据时要求响应速度快，其响应时间一般在几秒内，而数据仓库的响应时间则可长达数几小时
⑤ 常用的数据挖掘工具有哪些
市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分：a、通用型工具；b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具；c、快速发展的面向特定应用的工具。常用的数据挖掘工具有很多，例如：1、思迈特软件Smartbi的大数据挖掘平台：通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。
2、Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SAS Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样——探索——转换——建模——评估”的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的“端到端”知识发现。
3、SPSS Clementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART 创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准——CRISP-DM。
更多的了解我们可以到思迈特软件Smartbi了解一下。 在金融行业，全球财富500强的10家国内银行中，有8家选用了思迈特软件Smartbi；国内12家股份制银行，已覆盖8家；国内六大银行，已签约4家；国内排名前十的保险公司已经覆盖6家；国内排名前十的证券公司已经覆盖5家。
⑥ 数据挖掘工具有哪些
数据挖掘工具有很多，但我觉得思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台好用，它通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。
除提供主要算法和建模功能外，思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能，包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。
内置5大类机器学习成熟算法，支持文本分析处理，支持使用Python扩展挖掘算法， 支持使用SQL扩展数据处理能力。思迈特软件Smartbi Mining易学易用，一站式完成数据处理和建模，你值得一试。
数据挖掘工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
⑦ 问题做数据挖掘一般是用什么编程语言比较好
数据挖掘的编程语言，一般要看用于什么领域来进行选择，介绍一下数据挖掘的编程语言的应用：
数据挖掘会用到SQL结构化查询语言，其它任何编程语言仅是借助SQL结构化查询语言完成数据库的操作、查询和维护。结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL，是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以及查询、更新和管理关系数据库系统。一般来说做数据分析挖掘每种编程语言基本都能做。比如在社会经济领域，普遍应用的是SPASS、SAS、MODELER等，一般的话，应用EXCEL也是可以的；在其他领域，编程能力强的可以用MATLAB，Python，R等语言.上面这几种最好都学一下,做分析方面,R语言是强项。数据可视化是Matlab。但是挖数据要做爬虫，这个又会用到Java和Python,Python是个全能，在分析方面有Numpy，Scipy等数据分析库，又有很多爬虫库，还有matplotlib的库把数据可视化。
如果你想了解数据挖掘使用什么编程语言,推荐CDA数据分析师的课程,课程主要培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。点击预约免费试听课。
⑧ 国内有哪些比较好的数据挖掘工具呢
国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。思迈特软件Smartbi是中国自助型BI领导者，它简单易用，人人可用。可以解放IT部门，让业务人员自主、灵活、多样的可视化分析，无需任何技术，数秒实现数据可视化。借助思迈特软件Smartbi，企业可以充分发掘数据价值，告别数据孤岛。思迈特软件Smartbi性能优异，亿级数据，秒级响应，实施周期以星期计算，支持PC、移动端、大屏多种终端。
思迈特软件Smartbi大数据分析工具的特点：
1.灵动的可视分析，零编码、可视化数据分析，即时分享数据见解。几分钟生成分析结果，数秒内发现知识的真知灼见。而且用户在接收到他人分享的数据后，享有与原作者一样的分析功能，大大提升了知识转移和数据分析的效率。
2.提供切换自如的多屏体验，他拥有移动端、普通电脑端、大屏显示等多种终端展示解决方案，让用户随时随地对关心的数据了如指掌。
思迈特软件Smartbi通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
⑨ 数据挖掘算法需要什么样的数据库
什么样的数据库都行。
因为实际上是根据不同的数据情况要因地制宜地变换数据挖掘的算法的。并不是因为数据挖掘算法而选择数据库。现实中业务数据库，乃至数据仓库往往都是海量数据沉淀先有了，才可以进行数据挖掘，而这时候是没法选择数据库或者数据仓库的。数据挖掘算法是因为有一定的挖掘目的而才产生的。而这个是有业务需要的。所以，...........
那种先建空数据仓库，一并在其上建立数据挖掘系统的，建成的差不多了导入业务数据的，到头来多数都会推翻原来建的数据挖掘，进行重建。因为原来一厢情愿建的数据挖掘玩意儿很多在导入数据之后会发现与实际的数据情况不符。这时候多数的项目都是重建数据挖掘那一套。但项目中很少会有人这么直白地对外承认，往往都不说。所以外人不知道底细以为多成功。其实先期建的就是废物一堆。
⑩ 常用的数据库有哪些
1. IBM 的DB2
作为关系数据库领域的开拓者和领航人，IBM在1997年完成了System R系统的原型，1980年开始提供集成的数据库服务器—— System/38，随后是SQL/DSforVSE和VM，其初始版本与SystemR研究原型密切相关。DB2 forMVSV1 在1983年推出。该版本的目标是提供这一新方案所承诺的简单性，数据不相关性和用户生产率。1988年DB2 for MVS 提供了强大的在线事务处理（OLTP）支持，1989 年和1993 年分别以远程工作单元和分布式工作单元实现了分布式数据库支持。最近推出的DB2 Universal Database 6.1则是通用数据库的典范，是第一个具备网上功能的多媒体关系数据库管理系统，支持包括Linux在内的一系列平台。
2. Oracle
Oracle 前身叫SDL，由Larry Ellison 和另两个编程人员在1977创办，他们开发了自己的拳头产品，在市场上大量销售，1979 年，Oracle公司引入了第一个商用SQL 关系数据库管理系统。Oracle公司是最早开发关系数据库的厂商之一，其产品支持最广泛的操作系统平台。目前Oracle关系数据库产品的市场占有率名列前茅。
3. Informix
Informix在1980年成立，目的是为Unix等开放操作系统提供专业的关系型数据库产品。公司的名称Informix便是取自Information 和Unix的结合。Informix第一个真正支持SQL语言的关系数据库产品是Informix SE（StandardEngine）。InformixSE是在当时的微机Unix环境下主要的数据库产品。它也是第一个被移植到Linux上的商业数据库产品。
4. Sybase
Sybase公司成立于1984年，公司名称“Sybase”取自“system”和 “database” 相结合的含义。Sybase公司的创始人之一Bob Epstein 是Ingres 大学版（与System/R同时期的关系数据库模型产品）的主要设计人员。公司的第一个关系数据库产品是1987年5月推出的SybaseSQLServer1.0。Sybase首先提出Client/Server 数据库体系结构的思想，并率先在Sybase SQLServer 中实现。
5. SQL Server
1987 年，微软和 IBM合作开发完成OS/2，IBM 在其销售的OS/2 ExtendedEdition 系统中绑定了OS/2Database Manager，而微软产品线中尚缺少数据库产品。为此，微软将目光投向Sybase，同Sybase 签订了合作协议，使用Sybase的技术开发基于OS/2平台的关系型数据库。1989年，微软发布了SQL Server 1.0 版。
6.PostgreSQL
PostgreSQL 是一种特性非常齐全的自由软件的对象——关系性数据库管理系统（ORDBMS），它的很多特性是当今许多商业数据库的前身。PostgreSQL最早开始于BSD的Ingres项目。PostgreSQL 的特性覆盖了SQL-2/SQL-92和SQL-3。首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持；其次，目前PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统.
7.mySQL
mySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是： www.mysql.com