数据挖掘专业是指一种通过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的专业。 下面就和跟单 5.om 小编一起来看看数据挖掘的方法吧。
神经网络法
神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能，是一种通过训练来学习的非线性预测模型，它将每一个连接看作一个处理单元，试图模拟人脑神经元的功能，可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。
其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能，对复杂情况能得到精确的预测结果；缺点首先是不适合处理高维变量，不能观察中间的学习过程，具有 “ 黑箱 ” 性，输出结果也难以解释；其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。
聚类分析法
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
根据定义可以把其分为四类：基于层次的聚类方法；分区聚类算法；基于密度的聚类算法；网格的聚类算法。常用的经典聚类方法有K-mean ， K-medoids ， ISODATA 等。 深证指数在计算时，计算依据的口径必须统一，一般均以收盘价为计算依据，详情请点击 gendan5.com/zs/399001.html
逻辑回归分析
反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
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