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5.神经网络方法可细分为:前向神经网络（BP算法等。）和自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等。).

6.数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，也有面向属性的归纳方法。

7.如果您对数据挖掘的学习有任何疑问，我们推荐CDA数据分析师的课程，该课程侧重于培养解决数据挖掘过程问题的横向能力和解决数据挖掘算法问题的纵向能力。

8.要求学生从数据治理的根源进行思考，通过数字化工作方法探索业务问题，而不是“遇到问题就调整算法包”。

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1.数据挖掘是从大量不完整、嘈杂、模糊和随机的数据集中识别有效、新颖、潜在有用且最终可理解的模式的非凡过程。

2.它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。

3.数据挖掘技术可以分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。

4.统计方法可细分为回归分析（多元回归、自回归等。）和判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。

你好，今天，我总是让东东为我的父母回答以上问题。数据挖掘技术是什么意思？数据挖掘技术相信很多朋友还不知道。现在让我们来看看！