数据挖掘的方法有哪些？
当数据库既有分类属性，又有数值属性的时候怎么挖掘关联规则 摘要 本文介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了关联规则的分类方法，对一些典型算法进行了分析和评[1]价，。
数据挖掘处理的对象有哪些，从实际生活中至少举出三种 数据挖掘（英语：Data 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。
毕业后想从事数据挖掘和数据分析方面的工作，需要考什么证书，或者需要做什么必要的准备？ 我目前在德国留学，在本领域有没有国际通用的一些证书之类的
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数据分析的方法有哪些（转） 数据分析的方法总的分两种：1 列表法将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。2 作图法作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
1、什么是数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法，如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树e5a48de588b662616964757a686964616f31333231386131、神经网络、基因算法等技术，从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下：(1)、分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。(2)、聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。(3)、关联规则：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。例如：每天购买啤酒的人也有可能购买香烟，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。(4)、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。例如：对未来经济发展的判断。(5)、偏差的检测。
