数据挖掘是什么意思?

　　数据挖掘是对大量数据集进行分类以识别趋势和模式并建立关系的自动化过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

　　1、数据挖掘的方法

　　数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联分析、异常检测、预测等等。分类是将数据集合分成不同类别;聚类是将相似的对象聚集在一起形成不同的类别;关联分析是发现事务之间的联系和频繁模式;异常检测则是基于特定条件来识别识别异常事件;预测是对未知数据进行估计和预测。

　　2、数据挖掘课程学什么

　　数据挖掘课程通常包括：数据预处理、特征选择、特征提取、数据规约、分类方法、聚类方法、关联规则挖掘、异常检测等内容。课程还会介绍如何使用一些工具来实现数据挖掘，如WEKA，RapidMiner等。

　　3、数据挖掘论文选题方向有哪些

　　数据挖掘论文选题可以考虑在目前热点领域发表相关课题，例如大数据分析，深度学习、神经网络、自然语言处理等方向。也可以根据实际项目需求来选题，解决实际应用问题。

　　4、数据挖掘工具有哪些

　　数据挖掘工具包括商业软件和开源软件两种：商业软件如SAS、SPSS、KNIME等，这些软件功能比较齐全且易上手，但价格昂贵;开源软件如WEKA、RapidMinder、Python等，由于开源软件免费且有着强大的社区支持，因此越来越受到数据挖掘领域的青睐。