数据挖掘中的规则归纳法是什么？ 规则归纳法是知识发掘的领域中最常用的格式，这是一种由一连串的「如果/则（If/Then）」之逻辑规则对数据进行细分的技术，在实际运用时如何界定规则为有效是最大的问题，。
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。
数据挖掘到什么地步是违法的？ 最近在学习数据挖掘，不了解 关于大数据时代的法律条文。什么情况 做到哪里，会触碰法律条文和社会规则。风险最高的就是涉及到个人信息这块。首先，一旦个人信息的来源有。
今年进互联网公司为什么这么难？（数据挖掘方向） 我把更新的部分放在前面，想看原帖的请往下拉*2017年10月22日更新*…
到底是什么数据挖掘呢，需要什么技术呢 数据挖掘是近年来数据库应用技术中相当热门的议题，看似神奇、听来时髦，实际上却也不是什么新东西，因其所用之诸如预测模型、数据分割，连结分析（Link Analysis）、偏差。
