文档介绍：2
数据挖掘技术的算法探析
1大数据的相关引入
大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新的信息处理形
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2数据挖掘技术
如今全球每年都有数十亿人使用着计算机等电子设备，并产生了浩大的数据，各行各业都已经被数据所渗透，在大数据时代，数据挖掘已成为不行或缺的技术。数据挖掘通过统计、在线分析、情报检索、机器学****专家系统和模式识别等诸多方法来实现从海量数据中搜寻隐藏于其中的信息这一过程。云计算是分布计算的其中一种，通常是指：通过网络搜集共享计算资源，并以最低的管理代价和最精准的计算方式猎取结果的新型IT运算模式。也就是说云计算技术将浩大的数据计算处理程序拆分为一个个小程序，再通过多个服务器分别计算、处理和分析，最终将结果汇总并返回给用户。这项技术可以在短时间内快速完成海量的数据处理，从而为日益更新的互联网服务。
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从最早的数据库技术，到如今慢慢进展成熟的大数据技术，其目的都是实现数据的高效管理和有效利用。数据在我们身边无处不在，数据的收集已经不再是困扰我们的难题，如何将隐藏在数据背后的信息高效率的挖掘出来，才是我们需要探究的道路。如今数据挖掘技术已进展为：数据源供应数据，再将预处理的数据整合成适用的模式，由模式分析出这些数据中有用的学问。
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，依据对目标变量产生的效果的不同而构建的分类规章，其原理是依据每次选择一个特征或分裂点作为当前节点的分类条件。：过程可见、操作简便、精确率高，可同时也有难以基于组合的形式发觉规律。
-Means
算法即K均值聚类算法K均值聚类算法顾名思义是一种聚类算法，将n个对象依据属性分为k个分割，计算出每个对象与各个种子聚类间的距离，然后将每类对象支配给最近的聚类中心，这样每个聚类中心再不断重复以上操作以达到某个终止条件。这种算法的优点是简洁实现，但在大规模数据的运用上效率较低，一般适用于数值型数据。
3最新数据挖掘技术及其应用
在新时代大数据的进展中，信息数据在我们的生活中无处不在，衣、食、住、行中都有大数据技术作为支撑，从“暗处”给用户供应关怀。随着大数据的消逝到进展为现阶段互联网不行缺少的一部分，我们生活中大多数传统的统计、计算、分析方法已无形中被大数据取代。
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在信息化进展如此快速的时代，金融信息数据化已成为必定趋势，各种互联网金融企业如雨后春笋般消逝，给传统金融带来了不小的冲击。线上支付、P2P模式的网贷，甚至于股票期货，都已完成从传统数据模式向大数据技术的更新。大数据时代给金融行业带来了全新的一面，可以为客户分类、风险评估等供应更高层次的参考价值。利用有效地数据分析把控客户类别和客户需求，从而提高经济效益和服务质量，为金融行业的进展供应更宽敞的平台。
教育数据挖掘(EducationDataMining)应用了多个大数据技术，综合运用了数理统计、人工智能与机器学****和数据挖掘等。对教育原始数据进行分析、构建数据模型，从而有效地猜想学****者的学****趋势。也为互联网教育供应进展的基础，实现线上教育系统的普及和有效应用，增加新型的学****方式。同时教育信息数据化也可以进行全面的、精准的学****分析，供应有理论数据支撑的分析结果，有利于同学的自主学****和问题分析。
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4大数据的进展趋势
大数据时代的来临给我们带来了全新的进展模式，同时也催生出许多新兴行业，如云计算、人工智能等。大数据技术如今已被应用到商业、工业等领域，更是诸多新领域的基础，其中机器学****是人工智能的一个分支，争论方向是使计算机在没有明确代码的条件下自主学****它所运用的原理就是大数据技术。在科学领域，大数据也是必不行少的计算方式，它拥有多种不同的算法，可适应性的解决一系列科学争论中的计算难题。在信息技术进展如此快速的今日，大数据技术照旧面临着许多挑战，浩大的数据资源，它的储存和爱惜是长期以来人们需要克服的难题。近几年数据泄露的消息比比皆是，大小企业都无法免受影响，而唯一措施就是从源