一、數據挖掘的定義是什么？有哪幾種挖掘技術

您好，我是研究數據挖掘的，給予簡易完整的回答，希望能幫到你。

數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中識別有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。它是一門涉及面很廣的交叉學科，包括機器學習、數理統計、神經網絡、數據庫、模式識別、粗糙集、模糊數學等相關技術。

數據挖掘的技術，可粗分為：統計方法、機器學習方法、神經網絡方法和數據庫方法。統計方法，可細分為：回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網絡等。神經網絡方法，可細分為：前向神經網絡（BP算法等）、自組織神經網絡（自組織特征映射、競爭學習等）等。數據庫方法主要是基于可視化的多維數據分析或OLAP方法，另外還有面向屬性的歸納方法。

二、數據挖掘、機器學習、深度學習、推薦算法的聯系與差別？

數據挖掘：使用一些技術、手段、算法挖掘、發掘數據之間的關系 數據的潛在聯系等

機器學習：使用一些算法 例如svm xgboost knn 神經網絡等 學習數據的特征與目標之間的關系等

深度學習：深度學習也可以說屬于機器學習 只不過深度學習強調使用神經網絡來完成機器學習完成的任務 而且強調神經網絡的深度一般比較深

推薦算法：是上述三種技術的一種實際應用 來解決實際問題 類似的還有 NLP CV 指紋識別等

三、什么是數據挖掘？

數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法，它是數據庫知識發現中的一個步驟。

數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

四、數據分析和機器學習是什么關系，兩者的前景如何

首先呢這兩者的第一個區別就是他們處理的數據特點不一樣。那么怎么可以簡單地理解呢？

首先從我們的傳統上。數據分析他們所處理的是交易數據，而我們機器學習處理的則是行為數據。那么，什么是交易數據，什么是行為數據呢？比如說對于一個電商來說，他的用戶交易數據就是下單，比如說對于銀行這樣的系統來說，他的交易數據就是用戶的存取款賬單，再比如對于電信系統來說交易數據就是和用戶的消費賬單有關?？偟膩碚f，交易數據本質就是和錢有關的數據。

那么什么是行為數據呢？比如對于一個互聯網公司來說，用戶的行為數據就包括了用戶的搜索歷史，瀏覽歷史，點擊歷史或者是評論歷史等這些用戶的行為數據。

從這兩種數據中就開始衍生出下類的兩種區別，首先從數據量上來說，他們就不是一種量級的，那么從交易數據來說，他只能算是一個少量的數據或者談不上海量的數據，而用戶的行為數據呢，則是一個海量的數據。那么請想象一下，你每天看多少視頻，瀏覽多少網頁，你會發多少帖子，你會搜索多少次，同時來對比下你每天下幾次訂單，二者之間的對比，高下立判，這其實就是實際上就是交易數據和行為數據的一種明顯的對比。這就好像前幾年，大家公司之間好像沒什么業務的變化，結果搖身一變就成為了大數據公司了，那就是因為我們把用戶的行為數據一下子收集起來，這樣的數據量一下子猛增起來了，其實本質上來說用戶的交易數據并沒有發生多少的變化，但是由于我們關注了用戶的行為數據，所以現在搖身一變就成為了大數據公司了。

其實對于這兩種數據分析的方法其實也是不一樣的。

這是從數據本身我們來分析機器學習和數據分析兩者的區別

然后我么再看第二個區別，解決的業務問題不同

那么對于傳統的數據分析來說他們更多的是來報告歷史上發生了什么事情，而對于機器學習來說，更多的是預測未來可能會發生的事情，這是二者的本質的區別。

第三點不同是兩者采取的技術手段不同。

對于傳統的數據分析，他對于數據的分析方法完全就是由用戶驅動的，這里的用戶其實是指企業的那些用戶分析師，其數據的分析幾乎都是靠他的經驗驅動的，而分析方式呢，大多數就是交互式分析，工具通常就是OLAP的工具。正是因為數據分析的很大的原因是因為分析師的經驗判斷，就受限于你這個分析師的分析水平，另外一點就是因為人來做，這就限制了我們分析的用戶的容量和用戶的總數。

但是現在這個數據分析是一種比較成熟的技術了，但是相對來說，這也是一種比較落伍的技術了

我們再看機器學習，他的主要的分析方法技術主要是靠算法和數據驅動的，他會自動的進行知識發現，并且判斷出來的數據維度量可能是你想象不到的大，就跟我們現在所判斷的用戶行為的點擊預估，在這個里面，可能會有上百位，上千萬甚至上億的一種維度，對于百度這樣的規模公司，每一次預測可能就會有十億次的分析，這個如果靠人是根本無法想象到的有這么大的規模。而這樣的規模就只能考機器去做。