数据挖掘是做什么的

​数据挖掘是做什么

数据挖掘是通过使用计算机技术，从大量数据集中自动或半自动地提取有用的信息，并生成可应用于业务决策的模型和规律。

数据挖掘的方法

数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联分析、异常检测、预测等等。分类是将数据集合分成不同类别；聚类是将相似的对象聚集在一起形成不同的类别；关联分析是发现事务之间的联系和频繁模式；异常检测则是基于特定条件来识别识别异常事件；预测是对未知数据进行估计和预测。

数据挖掘课程学什么

数据挖掘课程通常包括：数据预处理、特征选择、特征提取、数据规约、分类方法、聚类方法、关联规则挖掘、异常检测等内容。课程还会介绍如何使用一些工具来实现数据挖掘，如WEKA，RapidMiner等。

数据挖掘论文选题方向有哪些

数据挖掘论文选题可以考虑在目前热点领域发表相关课题，例如大数据分析，深度学习、神经网络、自然语言处理等方向。也可以根据实际项目需求来选题，解决实际应用问题。

数据挖掘工具有哪些

数据挖掘工具包括商业软件和开源软件两种：商业软件如SAS、SPSS、KNIME等，这些软件功能比较齐全且易上手，但价格昂贵；开源软件如WEKA、RapidMinder、Python等，由于开源软件免费且有着强大的社区支持，因此越来越受到数据挖掘领域的青睐。