数据挖掘包括哪些

2、 数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。 数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。

1、 数据挖掘包括的六个业务:1. 定义问题2. 准备数据3. 浏览数据4. 生成模型5. 浏览和验证模型6. 部署和更新模型。

4、 数据挖掘和数据分析。 1、数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。 它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称KDD)中的一个步骤。 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

3、 1、收集数据 收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。 Python scrapy,requests是很好的工具。 2、准备数据 主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。 连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。 同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。

5、 从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等 8 个步骤。 （1）信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。