数据挖掘
谁能帮我评价一下这个数据挖掘PPT吗 满分100 60分。主要依据如下：1。布局格式不统一，图、表中文字太多且文字无分层；2。自定义动画杂乱，风格不统一，不适合严肃汇报；3。层理不够清楚，各部分组织混乱；4。关键词不醒目，这也与文字提炼不足有关。PPT是用来讲的，不是用来念的。所以整体来看，虽然做了些工作如图表处理、部分动画；建议再修改后拿出来。
数据挖掘技术：数据仓库出现在20 世纪80 年代中期，它是一个面向主题的、集成的、非易失的、时变的数据集合，数据仓库的目标是把来源不同的、结构相异的数据经加工后在数据。
数据挖掘其实跟数据库没有多大的关系，而是跟统计 优化有较大的关系你要是做算法的话 主要是一些统计学习 机器学习方面的（本质一模一样），推荐duda的模式分类，一位希腊人的模式识别，还有斯坦佛大学教授写的统计学习要是仅仅需要炒作软件的话 说白了就是用买来的软件挖掘数据背后的信息的话 没什么好学的了
数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database，KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数.数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in 。
医学大数据分析策略与数据挖掘PPT课件 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：hx资料库医学大数据分析策略与2113数据挖掘1提纲1医学5261中大心数概据4102况及其分析策略2数据中挖心1653掘概方况法简介及其应用3数据挖掘软件及其实现方法2医学大数据及其分析策略3大数据（BigData）数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。4？2000年以前大部分数据是analogdata（模拟式数据）以书、报纸、录像带等存储。特点：数据量较小。2000年以后digitaldata（数字式数据）大大增加以CD、DVD、硬盘等存储。特点：数据量巨大。模拟式存量2000年数字式存量Source：ResearchersattheUniversityofSouthernCaliforniatookfouryears-1986，1993，2000and2007-andextrapolatednumbersfromroughly1，100sourcesofinformation.Credit：ToddLindemanandBrianVastag/TheWashingtonPost5医学大数据的应用意义生物标志物识别利用大数据识别有关疾病发生、预后或治疗效果的生物标志物组学研究基因组学，表观组学，蛋白组学，代谢组学，糖基组学，等环境因素，个体行为与各组学关联6医学大数据的应用意义公共卫生监测：传染病监测、慢性非传染性疾病及相关危险因素监测、健康相关。
数据挖掘这块，如果你想快点掌握要不你去专门的培训机构去学，要不这个的话学历还是比较重要，考虑一下考研，有很多好的大学研究生都有数据挖掘的研究方向。如果自己想要再充实点基础，数学这块多研究统计，建模方面，光会数学不够，还得计算机方面也要有扎实的基础，你至少得会使用SPSS Clementine/SAS EM等这些工具。总之这块想立即提高可不太容易，这要学的东西很多也很综合，我建议考研到这块不错，两年时间好好的充实，这急不得
异种数据和复杂数据 通常，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要能够处理异种属性的技术。近年来，已经出现了更复杂的数据对象。这些非传统的数据类型的例子包括含有半结构化文本和超链接的Web页面集、具有序列和三维结构的DNA数据、包含地球表面不同位置上的时间序列测量值（温度、气压等）的气象数据。为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系，如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子联系。sc-cpda 数据分析公众交流平台 详细查看我资料
