数据挖掘中还存在许多问题有待进一步研究，包括下列几个研究方向: ①算法效率和可伸缩性 ②处理不同类型的数据和数据源 n③数据挖掘系统的交互性 ④数据挖掘中的信息保护与数据安全 ⑤探索新的应用领域 ⑥数据挖掘结果的可用性、确定性及可表达性 ⑦可视化数据-CSDN社区

Python领域新星创作者

2023-03-02 14:17:58

数据挖掘中还存在许多问题有待进一步研究，包括下列几个研究方向: ①算法效率和可伸缩性 ②处理不同类型的数据和数据源 n③数据挖掘系统的交互性 ④数据挖掘中的信息保护与数据安全 ⑤探索新的应用领域 ⑥数据挖掘结果的可用性、确定性及可表达性 ⑦可视化数据挖掘

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【为什么学习数据结构与算法】程序=数据结构+算法。数据结构和算法是程序的基础，没有系统地学习过数据结构和算法的程序员只能称作是coder，知道我们写的代码使用了什么数据结构，它的特征是什么。知道解决某些问题是用的何种算法才会从coder晋升为工程师。另外，大厂面试数据结构和算法也是我们绕不过去的一个门槛。这部分恰好又不是突击能够解决的知识储备，所以很有必要系统地学习一下数据结构和算法了【推荐您学习这门课程的原因】1、图解数据结构与算法：拒绝抽象枯燥的学习，本课程采用动画演示的形式，让您在动画中掌握算法的底层原理。下面是课程中几个动画的演示效果： 2、实战2020大厂算法面试题：解析大厂算法面试题，分析其中算法原理，并动手实操，让大家通关面试最后一道题。 3、全面、系统化的课程设计：系统化讲解数据结构与算法，让你快速梳理整个算法知识体系，掌握算法的核心思想。【主讲讲师】孙玖祥：8年互联网开发经验，3年教学经验；擅长JAVA技术栈、高并发高可用伸缩式微服务架构；曾多次参与大型银行和互联网公司核心系统的架构设计和开发；丰富的教学和就业经验，所带毕业学员逾千人，所带班级月内就业率均达98%以上。

自20世纪90年代以来，随着数据库技术应用的普及，数据挖掘（ Data Mining ）技术已经引起了学术界、产业界的极大关注，其主要原因是当前各个单位已经存储了超大规模，即海量规模的数据，未来能够真正发挥这些数据的实际价值。由于数据分析和管理工作的应用需要，需将这些数据转换成有用的信息和知识，即从传统的数据统计向数据挖掘与分析进行转换。另外，通过数据挖掘技术获取的信息和知识还可以广泛应用于各个行业领域，包括市场开拓与分析、商务管理、生产控制、工程设计和科学探索等方面。（摘自《数据挖掘：方法与应用》徐华）

吊打是不可能的了哈哈，小菜鸡简单总结几个面试问题。文章目录1.数据挖掘的3个算法2.研究方向3.大数据与数据挖掘的区别，生活中的应用4.linux常用命令5.如何做海量数据查询6.对人工智能什么看法7.有了解啥CS期刊8.为啥3次握手4次挥手9.跨考怎样补全CS课程10.数学建模经历 1.数据挖掘的3个算法 数据挖掘：利用数据库管理海量数据，并利用机器学习and统计分析进行数据分析。（1）SVM即suppor vector machines即支持向量机，可用于分类，如异常检测、图像识别等；（2）DBS

数据挖掘技术哈尔滨商业大学概论：大数据和数据挖掘 学习目的：了解大数据基本概念和数据挖掘基本思想，掌握市场数据处理、分析和展示基本方法和技能一、大数据和大数据时代 1、什么是大数据（Gig Data）：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样...

第1章绪论 1.信息与信息系统 1)信息的功能为认识世界提供依据。为改造世界提供指导。为有序的建立提供保证。为资源的...

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