粒计算属于数据挖掘的范畴吗？数据挖掘属于人工智能领域吗？ 数据挖掘和人工智能是两个领域，人工智能的范畴确实更大一些，数据挖掘是数据库领域的一部分，但是某些算法是在两个领域都使用的
关于数据挖掘中频繁项集的题目 根据数据挖掘Apriori算法的性质之一：判定是否可作为K项频繁集是通过K项集分裂为K个K-1项集，考察K-1项集是否为Lk-1，要生成4-项集，｛1，2，4，5｝分裂后为｛1，2，4｝｛2，4，5｝｛1，2，5｝｛1，4，5｝其中，｛1，4，5｝不属于频繁3项集，所以｛1，2，4，5｝不能作为4项集，因为有性质为：任何非频繁的K-1项集都不可能是频繁项集K项集的子集.A、B、D你分别可以试一下，分裂后的子集是否为频繁三项集.例如：｛1.2.3.4｝分裂后：｛1，2，4｝｛2，3，4｝｛1，3，4｝｛1，2，3｝均满足频繁三项集里的子集.
数据挖掘中的置信度的分子和分母分别表示什么意思？ 对于一条（条件->；结论）的规则，置信度的分母是其条件出现的样本数；分子是条件和结论同时出现的样本数.
数据分析和数据挖掘有什么区别？ 作为一名数据分析师，当初在投入到数据分析行业的时候，也有上面的困惑。现在从行业现状和个人从业经验来回答一下这个问题。一、数据分析和数据挖掘的概念1.传统概念数据分析是早就存在的概念，广义的数据分析是包括了统计分析和数据挖掘的概念。这样的话，广义数据分析就可以简单分为：一是描述性数据分析，包括简单统计分析、聚类分析、关联分析、因子和主成分分析等等。二是预测性数据分析，包括了线性回归、逻辑回归、神经网络、决策树支持向量机等等。2.当今的理念到了大数据技术飞速发展的今天，数据分析分工日渐复杂，所以现在的数据分析一般是狭义的概念，主要是指一些传统的分析方法。那在描述性分析这方面，主要包括基本的统计分析（包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等），交叉分析，相关分析，因子分析等。在预测分析方面，主要包括回归分析（一元、多元、逻辑回归分析），假设检验分析，最小成本计算等等。对应于狭义数据分析，另外一个概念数据挖掘主要是指近几十年兴起的数据挖掘高新技术。主要分为了四类，包括分类（决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等）、聚类（系统聚类、K均值聚类、高斯混合聚类等）、关联。
数据挖掘标准作业流程，主要分为哪几个步骤 数据挖掘建模的标准流程，同时亦称为跨产业数据挖掘标准作业程序，数据挖掘主要分为商业定义、数据理解、数据预处理、建立模型、实施六步，各步骤的叙述说明如下：1.定义商业问题，数据挖掘的中心价值主要在于商业问题上，所以初步阶段必须对组织的问题与需求深入了解，经过不断与组织讨论与确认之后，拟订一个详尽且可达成的方案。2.数据理解，定义所需要的数据，收集完整数据，并636f7079e799bee5baa6e997aee7ad9431333365653163对收集的数据做初步分析，包括识别数据的质量问题、对数据做基本观察、除去噪声或不完整的数据，可提升数据预处理的效率，接着设立假设前提。3.数据预处理，因为数据源不同，常会有格式不一致等问题。因此在建立模型之前必须进行多次的检查修正，以确保数据完整并得到净化。4.建立模型，根据数据形式，选择最适合的数据挖掘技术并利用不同的数据进行模型测试，以优化预测模型，模型愈精准，有效性及可靠度愈高，对决策者做出正确的决策愈有利。5.评价和理解，在测试中得到的结果，只对该数据有意义。实际应用中，使用不同的数据集其准确度便会有所差异，因此，此步骤最重要的目的便是了解是否有尚未被考虑到的商业问题盲点。6.实施，。
