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数据挖掘概念综述

1、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持。

2、数据挖掘的概念：数据挖掘，是***用数学、统计、人工智能和机器学习等领域的科学方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含的、预先未知的并且具有潜在应用价值的模式的过程。

3、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。

4、大数据挖掘的概念如下：数据挖掘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。

大数据有哪些重要的作用?

1、大数据的作用如下：大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、数字家庭、物联网、社交网络、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。

2、大数据处理分析成为新一代信息技术融合应用的节点。现在移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形式，它们能够连续产生大量的数据。大数据信息产业是持续高速发展的新引擎。

3、大数据的作用：大数据，又称巨量资料，其特点在于数据量大、速度快、类型多和具有真实性。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

数据仓库与数据挖掘问题

1、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。

2、数据仓库的类型根据数据仓库所管理的数据类型和它们所解决的企业问题范围，一般可将数据仓库分为下列3种类型：企业数据仓库（EDW）、操作型数据库（ODS）和数据集市（Data Marts）。

3、可简写为 DW 。数据仓库是决策支持系统和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。

4、数据挖掘就是从大量数据中提取数据的过程。数据仓库是汇集所有相关数据的一个过程。数据挖掘和数据仓库都是商业智能工具***。数据挖掘是特定的数据收集。

5、数据仓库主要是对不完整的、错误的、重复的数据进行清洗，经过清洗的数据就可以在数据仓库的存储层进行存储。

6、【答案】：(1)数据仓库是基础：无论是数据挖掘还是OLAP分析，他们成功的关键之一是能够访问正确的、完整的和集成的数据。这也是对数据仓库的要求。

国内外有哪些数据分析相关的竞赛比赛网站?

TopCoder： TopCoder 不仅涵盖数据科学挑战，还包括算法竞赛、开发和设计比赛等多个领域。 CodaLab： CodaLab 提供数据科学竞赛和挑战，旨在促进研究和创新。

天池：天池大数据竞赛是由阿里巴巴主办，面向全球新生代力量的高端算法竞赛。京东JDATA：京东JDATA是京东旗下一个智汇平台，平台提供了大数据竞赛、在线的数据分析处理工具以及数据科学社区。

天池 天池是阿里云创建的数据竞赛平台，它和 Kaggle 很像。各个领域的比赛都有，赛制持续时间较长，会有一些直播教程和专业课程，比较利于新手入门。

推荐比赛Featured是瞄准商业问题带有奖金的公开竞赛。如果有幸赢得比赛，不但可以获得奖金，模型也可能会被竞赛赞助商应用到商业实践中呢。 人才征募Recruitment的竞赛是赞助企业寻求数据科学家、算法设计人才的渠道。

Codeforces 竞赛 周期：不定，大于每周一次 Codeforce 目前由 Telegram 赞助，是一个俄罗斯的在线判题网站，著名 ACM 选手 tourist 就在上面刷题，有不少国内外牛人。

关于数据分析的网站如下：国家数据：***：//data.stats.gov.cn，包含了我国经济民生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，很权威很全面。