数据挖掘有什么方向 数据挖掘包括哪些方向？

数据挖掘包括哪些方向？

2.算法的方向，算法的修改和改进等。3.应用方向，如商业应用、应用、制造业应用等。

数据挖掘的主要研究方向包括算法研究和应用研究。

1.数据挖掘算法研究。目前数据挖掘的主流算法有统计学习算法和机器学习算法(监督学习、半监督学习、强化学习等。)，而机器学习算法中最受欢迎的是深度神经网络算法。主要任务是找到更高级的算法或者改进这些算法使其在数据挖掘中更高效，或者把这些算法做成工具使其更方便使用，降低算法的门槛。

2.应用研究，主要在大数据分析领域。数据挖掘在人文社会科学、经济、医疗、科学与工程等领域有着很强的应用前景。

第一步，选择一个自己擅长的领域，想办法获取这个领域的数据。这一步看似简单，其实很难。一方面需要的数据量非常大，非常全面，另一方面需要尽可能保证获得数据的真实性。这个前提没有做好，下面的分析就没有意义了。

第二步，数据清洗，必须了解数据清洗的常用算法，冗余清洗，数据的标准化。

第三步，选择合适的算法，不断做实验，得出实验结论。

第四步，建立适当的结论评价标准，判断第三步的结论是否具有现实意义。如果结论明显错误或不一致，将重新选择算法。如果改变了多个算法，结论仍然没有意义，则认为数据有问题，很可能需要寻找新的数据，或者之前的数据不充分，需要补充其他数据重新分析。

另外，数据挖掘需要的知识体系至少包括统计分析、机器学习、神经网络和数据库。推荐的入学门槛是985硕士 本科或以上学历。

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