數據挖掘是什么？在CMA考試中需要考生掌握的知識有哪些呢？同時在學習中數據挖掘只有簡簡單單的定義嗎？其實不是的，需要考生掌握的知識挺多的。小編給你講一下！
（一）數據挖掘的定義
數據挖掘包括對大型數據集使用分析工具。從本質上講，數據挖掘涉及大量數據的查詢。其思 想是在組織常規收集，但在大多數操作設置中不使用的數據中查找模式、關系和見解。
（二）數據挖掘的挑戰
數據挖掘通常使用來自組織外部的數據。公司尋找有用的信息，并確定能夠提高銷售、降低成 本和更有效的客戶服務的趨勢。
（三）數據挖掘可以分為五個步驟：
第1步是發現異常
第2步是找到變量之間的關系，然后以某種方式將這些關系聚類（分組）。
第3步，一旦數據被聚類，下一步就是概括這些關系，以使所展示的結構適用于新數據以及原始數據庫。
第4步，回歸分析（包括線性回歸和多元回歸）試圖找到量化函數或方程，以*小的誤差對 數據進行建模，即估計數據或數據集之間的關系。
第5步，數據挖掘的zui后一步提供了數據集的表示形式，包括可視化和報告。
（四）使用查詢工具來檢索信息
結構化查詢語言（ SQL）是一種用于挖掘大型數據集的成熟工具，是用于在關系數據庫管理系統 （ RDBMSs）中訪問和操縱數據的語言，通過使用一組用于創建、更新和檢索信息的命令來構造和執 行查詢。SQL支持包含結構化數據的大數據。
好了，考生需要掌握的數據挖掘就是這么多，小編給你準備了一些資料，有需要可點擊下方鏈接獲取！
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