数据挖掘技术主要包括哪些 数据挖掘技术主要有决策树2113、神经网络、回5261归、关联规则、聚类、贝叶斯4102分类6中。1、决策树1653技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。3、回归分析技术。回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。4、关联规则技术。关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。5、聚类分析技术。聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，。
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什么是数据挖掘啊？ 数据挖掘(Data Mine)简称 DM，其本质就是发现数据实质与数据间的关系的探索过程，找出潜在于数据中的现实事务的规律和趋势，进而把感觉转化为事实。
什么是数据挖掘？
数据挖掘的方法有哪些？
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数据挖掘参考文献有哪些
常用数据挖掘工具有哪些？ 如果可以，希望能介绍各个工具的适用场景、计算能力和学习成本
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