重复删除除技术供有多少分类有哪些，衣服上的霉有什么方法可以清除

1，衣服上的霉有什么方法可以清除

去洗衣店

有霉斑的棉织品可先在透风处晾晒,待干燥后由刷子刷去霉斑

绿豆芽；把嫩嫩的绿豆芽放在霉点上，双手使劲搓揉，是不是干净了一些呢？再放一些绿豆芽接着搓，哼哼，颜色又浅了很多，再搓，功夫不负有心人，霉点没有了，最后再用清水冲洗，哈哈，就这么简单，问题迎刃而解；衣物上的霉斑可先在日光下暴晒，后用刷子清霉毛，再用酒精洗除；把被霉斑污染的衣服放入浓肥皂水中浸透后，带着皂水取出，置阳光下晒一会，反复浸晒几次，待霉斑清除后，再用清水漂净；丝绸衣物可用柠檬酸洗涤，后用冷水洗漂；麻织物的霉渍，可用氯化钙液进行清洗；毛织品上的污渍还可用芥末溶液或硼砂溶液（一桶水中加芥末二汤匙或硼砂二汤匙）清洗；用2％的肥皂酒精溶液（250克酒精内加一把软皂片、搅拌均匀）擦拭，然后用漂白剂3-5％的次氯酸钠或用双氧水擦拭，最后再洗涤。这种方法限用于白色衣物，陈迹可在溶液中浸泡1小时。

先用淘米水浸泡，再用肥皂搓洗干净即可。

棉线衣服出现霉斑：用几根绿豆牙，在有霉斑地方反复揉搓，然后用清水漂洗干净，霉点就除掉了。如果是化纤衣服上生了霉斑，用刷子蘸一些浓肥皂水刷洗，再用温水冲洗一遍，霉斑就可除掉

用豆芽搓，再一般洗涤

衣服上的霉有什么方法可以清除

2，Oracle数据库重复数据删除的几种方法

重复的数据可能有这样两种情况，第一种时表中只有某些字段一样，第二种是两行记录完全一样。Oracle数据库重复数据删除技术有如下优势：更大的备份容量、数据能得到持续验证、有更高的数据恢复服务水平、方便实现备份数据的容灾。一、删除部分字段重复数据先来谈谈如何查询重复的数据吧。下面语句可以查询出那些数据是重复的：select字段1,字段2,count(*)from表名groupby字段1,字段2havingcount(*)>1将上面的>号改为=号就可以查询出没有重复的数据了。想要删除这些重复的数据，可以使用下面语句进行删除deletefrom表名awhere字段1,字段2in(select字段1,字段2,count(*)from表名groupby字段1,字段2havingcount(*)>1)上面的语句非常简单，就是将查询到的数据删除掉。不过这种删除执行的效率非常低，对于大数据量来说，可能会将数据库吊死。所以我建议先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中，然后对进行删除，这样，执行删除的时候就不用再进行一次查询了。如下：CREATETABLE临时表AS(select字段1,字段2,count(*)from表名groupby字段1,字段2havingcount(*)>1)上面这句话就是建立了临时表，并将查询到的数据插入其中。下面就可以进行这样的删除操作了：deletefrom表名awhere字段1,字段2in(select字段1，字段2from临时表);这种先建临时表再进行删除的操作要比直接用一条语句进行删除要高效得多。这个时候，大家可能会跳出来说，什么?你叫我

Oracle数据库重复数据删除的几种方法

3，多路复用技术主要有几种类型它们各有什么特点

多路复用技术分为以下四种：1、频分多路复用，特点是把电路或空间的频带资源分为多个频段，并将其分配给多个用户，每个用户终端的数据通过分配给它的子通路传输。主要用于电话和电缆电视系统。2、时分多路复用，特点是按传输的时间进行分割，将不同信号在不同时间内传送。又包含两种方式：同步时分复用和异步时分复用。3、波分多路复用，特点是对于光的频分复用。做到用一根光纤来同时传输与多个频率很接近的光波信号。4、码分多路复用，特点是每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，是一种共享信道的方法。通信各方面之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。特点是每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，是一种共享信道的方法。通信各方面之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。拓展资料：一、多路复用技术：多路复用技术是把多个低速信道组合成一个高速信道的技术，它可以有效的提高数据链路的利用率，从而使得一条高速的主干链路同时为多条低速的接入链路提供服务，也就是使得网络干线可以同时运载大量的语音和数据传输。多路复用技术是为了充分利用传输媒体，人们研究了在一条物理线路上建立多个通信信道的技术。多路复用技术的实质是，将一个区域的多个用户数据通过发送多路复用器进行汇集，然后将汇集后的数据通过一个物理线路进行传送，接收多路复用器再对数据进行分离，分发到多个用户。多路复用通常分为频分多路复用、时分多路复用、波分多路复用、码分多址和空分多址。二、基本原理：频分多路复用的基本原理是在一条通信线路上设置多个信道，每路信道的信号以不同的载波频率进行调制，各路信道的载波频率互不重叠，这样一条通信线路就可以同时传输多路信号。时分多路复用是以信道传输时间作为分割对象，通过多个信道分配互不重叠的时间片的方法来实现，因此时分多路复用更适用于数字信号的传输。它又分为同步时分多路复用和统计时分多路复用。波分多路复用是光的频分多路复用，它是在光学系统中利用衍射光栅来实现多路不同频率光波信号的合成与分解。码分多路复用也是一种共享信道的方法，每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，但使用的是基于码型的分割信道的方法，即每个用户分配一个地址码，各个码型互不重又叠，通信各方之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。码分多路复用技术主要用于无线通信系统，特别是移动通信系统。它不仅可以提高通信的话音质量和数据传输的可靠性以及减少干扰对通信的影响，而且增大了通信系统的容量。笔记本电脑或个人数字助理(Personal Data Assistant, PDA) 以及掌上电脑(Handed Personal COmputer,HPC)等移动性计算机的联网通信就是使用了这种技术。参考资料：搜狗百科多路复用技术

答：多路复用技术分为以下四种：1、频分多路复用，特点是把电路或空间的频带资源分为多个频段，并将其分配给多个用户，每个用户终端的数据通过分配给它的子通路传输。主要用于电话和电缆电视系统。2、时分多路复用，特点是按传输的时间进行分割，将不同信号在不同时间内传送。又包含两种方式：同步时分复用和异步时分复用。3、波分多路复用，特点是对于光的频分复用。做到用一根光纤来同时传输与多个频率很接近的光波信号。4、码分多路复用，特点是每个用户可在同一时间使用同样的频带进行通信，是一种共享信道的方法。通信各方面之间不会相互干扰，且抗干扰能力强。

（1）频分多路复用：用户在同样的时间占用不同的频率带宽（2）时分多路复用：所有用户在不同的时间占用同样的频带宽度，分为时分复用和统计时分复用两种。（3）波分复用：光的频分复用，用于光纤通信（4）码分复用：cdma码分多址。

多路复用技术主要有几种类型它们各有什么特点

4，数据压缩和重复数据删除是实现数据缩减的两种关键技术二者有什么区

面对数据的急剧膨胀，企业需要不断购置大量的存储设备来应对不断增长的存储需求。然而，单纯地提高存储容量，这似乎并不能从根本解决问题。首先，存储设备的采购预算越来越高，大多数企业难以承受如此巨大的开支。其次，随着数据中心的扩大，存储管理成本、占用空间、制冷能力、能耗等也都变得越来越严重，其中能耗尤为突出。再者，大量的异构物理存储资源大大增加了存储管理的复杂性，容易造成存储资源浪费和利用效率不高。因此，我们需要另辟蹊径来解决信息的急剧增长问题，堵住数据“井喷”。高效存储理念正是为此而提出的，它旨在缓解存储系统的空间增长问题，缩减数据占用空间，简化存储管理，最大程度地利用已有资源，降低成本。目前业界公认的五项高效存储技术分别是数据压缩、重复数据删除、自动精简配置、自动分层存储和存储虚拟化。目前，数据压缩和重复数据删除是实现数据缩减的两种关键技术。简而言之，数据压缩技术通过对数据重新编码来降低冗余度，而重复数据删除技术侧重于删除重复的数据块，从而实现数据容量缩减的目的。数据压缩与重复数据删除对比分析数据压缩和重复数据删除技术都着眼于减少数据量，其差别在于数据压缩技术的前提是信息的数据表达存在冗余，以信息论研究作为基础;而重复数据删除的实现依赖数据块的重复出现，是一种实践性技术。然而，通过上面的分析我们发现，这两种技术在本质上却是相同的，即通过检索冗余数据并采用更短的指针来表示来实现缩减数据容量。它们的区别关键在于，消除冗余范围不同，发现冗余方法不同，冗余粒度不同，另外在具体实现方法有诸多不同。(1)消除冗余范围数据压缩通常作用于数据流，消除冗余范围受到滑动窗口或缓存窗口的限制。由于考虑性能因素，这个窗口通常是比较小的，只能对局部数据产生作用，对单个文件效果明显。重复数据删除技术先对所有数据进行分块，然后以数据块为单位在全局范围内进行冗余消除，因此对包含众多文件的全局存储系统，如文件系统，效果更加显著。如果把数据压缩应用于全局，或者把重复数据删除应用于单个文件，则数据缩减效果要大大折扣。(2)发现冗余方法数据压缩主要通过串匹配来检索相同数据块，主要采用字符串匹配算法及其变种，这是精确匹配。重复数据删除技术通过数据块的数据指纹来发现相同数据块，数据指纹采用hash函数计算获得，这是模糊匹配。精确匹配实现较为复杂，但精度高，对细粒度消除冗余更为有效；模糊匹配相对简单许多，对大粒度的数据块更加适合，精度方面不够。(3)冗余粒度数据压缩的冗余粒度会很小，可以到几个字节这样的小数据块，而且是自适应的，不需要事先指定一个粒度范围。重复数据删除则不同，数据块粒度比较大，通常从512到8K字节不等。数据分块也不是自适应的，对于定长数据块需要事先指定长度，变长数据分块则需要指定上下限范围。更小的数据块粒度会获得更大的数据消冗效果，但计算消耗也更大。(4)性能瓶颈数据压缩的关键性能瓶颈在于数据串匹配，滑动窗口或缓存窗口越大，这个计算量就会随之大量增加。重复数据删除的性能瓶颈在于数据分块与数据指纹计算，MD5/SHA-1等hash函数的计算复杂性都非常高，非常占用CPU资源。另外，数据指纹需要保存和检索，通常需要大量内存来构建hash表，如果内存有限则会对性能产生严重影响。(5)数据安全这里的数据压缩都是无损压缩，不会发生数据丢失现象，数据是安全的。重复数据删除的一个问题是，利用hash产生的数据块指纹可能会产生的碰撞，即两个不同的数据块生成了相同的数据指纹。这样，就会造成一个数据块丢失的情况发生，导致数据发生破坏。因此，重复数据删除技术存在数据安全隐患。(6)应用角度数据压缩直接对流式数据进行处理，不需要事先对全局信息进行分析统计，可以很好地利用流水线或管道方式与其他应用结合使用，或以带内方式透明地作用于存储系统或网络系统。重复数据删除则需要对数据进行分块处理，需要对指纹进行存储和检索，需要对原先物理文件进行逻辑表示。如果现有系统要应用这种技术，则需要对应用进行修改，难以做到透明实现。目前重复数据删除并不是一个通常功能，而更多地以产品形态出现，如存储系统、文件系统或应用系统。因此，数据压缩是一种标准功能，而重复数据删除现在还没有达到这种标准，应用角度来看，数据压缩更为简单。珠联璧合数据压缩与重复数据删除两种技术具有不同层面的针对性，并能够结合起来使用，从而实现更高的数据缩减比例。值得一提的是，如果同时应用数据压缩和重复数据删除技术，为了降低对系统的处理需求和提高数据压缩比率，通常需要先应用数据删除技术，然后再使用数据压缩技术进一步降低"结构图"和基本数据块的体积。如果顺序颠倒会出现什么样的结果呢？压缩会对数据进行重新编码，从而破坏了数据原生的冗余结构，因此再应用重复数据删除效果则会大打折扣，而且消耗时间也更多。而先执行重复数据删除则不同，它首先消除了冗余数据块，然后应用数据压缩对唯一副本数据块进行再次压缩。这样，两种技术的数据缩减作用得到叠加，而且数据压缩的消耗时间大大降低。因此，先去重后压缩，可以获得更高的数据压缩率和性能。

5，如何选择重复数据删除技术求解答

重复数据删除是一个将输入数据流与之前保存在系统中的数据进行比较、找出冗余的子文件信息、只保存一个版本的文件信息的流程。在备份过程中这项技术非常有价值，因为大多数的数据都是相同的，尤其是从完全备份到完全备份。重复数据删除技术的发生时间有三种：inline、post-processing以及两者的结合体。如果一款产品是inline重复数据删除产品，这就是说在应用接收数据的时候，如果冗余数据是相同的，那么就创建一个指针，只有唯一的数据被写入磁盘——重复数据永远不会被写入到磁盘中。Post-processing是指所有数据以最初的格式第一次被写入到磁盘，然后一个独立的、连续的流程对这些数据进行分析，将重复数据删除掉。一些厂商推出了不同版本的Post-processing重复数据删除产品，利用缓存来在整个本分完成数据接收之前启动 post-processing流程。厂商已经通过要求用户管理这两种备份池或者让系统来管理基础数据的方法解决这个问题。不管选择哪种方法，你都是需要做一些管理工作来确保有足够的空间来支持整个备份流程的。这并不是说inline系统就不能对糟糕的容量计划或者不可预测的环境变更有“免疫功能”。根据我们的经验来看，用户管理 inline系统相对来说更为轻松一些。性能问题对inline系统来说，性能可以说是它的一个软肋，因为你可能需要牺牲性能来获得交互的简化性。实时重复数据删除需要具有一定的能力，功能不足或者系统效率过低都有可能使inline系统无法接收数据。而对于Post-processing系统来说，我们就不必担心重复数据造成的接收性能影响，因为post-processing不需要在接收数据的过程中对其进行处理。磁盘或者网络I/O限制都可能是造成性能瓶颈的根源。inline系统依赖于处理减速的成本以及能源增加的速度，这就是所谓的摩尔定律。这就导致了inline系统可以接收数据的速度持续增长，现在，一个中端或者高端的inline 系统每小时可以处理大约750GB～1TB的数据。备份流程所需的性能是作出重复数据删除决策一个关键因素。如果你通过每小时传输1TB数据来满足备份窗口的要求，或者如果你的基础架构无法保持每小时传输1TB数据的话，那么inline系统的易用性特点就掩盖住了post-processing系统尚未实现的性能水平。如果它允许你满足备份窗口的话，就无法支持多个这样的系统。这一点很重要，因为到目前为止没有哪个系统可以在独立的应用之间支持重复数据删除流程，不过我们可以在今年看到这种功能的推出。最后，如果系统具有很高的数据冗余率的话，就可以缓解一部分性能上的难题，因为在随后奇偶的备份处理中越来越少的数据被写入。这里所说的越来越少的写入不仅仅指数据实际写入越来越少，而且还指需要计算的RAID校验位也越来越少。如果你的基础架构每小时可以传输超过2TB的数据，而且你的备份窗口也需要每小时超过2TB的数据传输，那么post-processing系统的速度可能更适用于这种情况。这通常意味着你有大量数据组，更可能在系统环境中依赖于磁带设备。首先确保整个磁盘备份解决方案—— 备份库到磁带数据的重复数据删除——针对日常备份策略可以维持一定的速度水平。重复数据删除并不是唯一的瓶颈。此外，如果你依赖于磁带的话，确保向磁带的集成操作是满足你的测试标准的。如果电子数据库也要求有一定容量的话，那么也将其纳入完整测试日常备份策略的测试标准中。恢复性能Post-processing解决方案也具有很好的恢复性能，因为将数据以原始状态保存对快速恢复来说非常重要。并非有所的post- processing的处理方式都完全相同。有些是尽可能地确保更多本地数据可用，有些则是保存备份流程的最新数据版本。不管怎样，对重复删除数据的恢复的确是存在一些性能问题，但是与备份相同，确保环境中没有其他可能引发更大问题的瓶颈。网络、服务器快速接收数据的能力、恢复流程中所有RAID校验数据的重写要求等等，都只说明了一个简单的事实，那就是写入要慢于读取。如果速度是如此重要的话，那么就应该考虑选择其他像持续数据保护(CDP)这样以实际原始格式进行数据保存的解决方案。大多数这样的解决方案允许你从数据的备份副本启动进入系统，消除了从恢复流程中的数据传输。灾难恢复正如前面所说，post-processing一个最大优点就是可以在数据写入以及备份完成之后进行重复数据删除。post- processing 不那么依赖于处理能力，但是它却带来了一些在灾难恢复处理方面的挑战。Post-processing流程必须在备份数据复制完成之后进行，取决于系统架构和数据量，这就需要耗费很长的时间。虽然没有几家厂商报告他们post-processing的重复数据删除时间是多少，但是我们估计大约为每TB数据需要1到3个小时，数据量的不同时间也有很大差异。这里一个重要的测量标准就是post-processing对灾难恢复复制窗口的影响。如果要求在一个设定窗口中将数据传输到离线站点中，那么你也许没有足够的时间来完成备份工作、运行重复数据删除流程、然后复制数据。如果离线保护很重要的话，那么缩减的复制时间就迫使用户具有很高的带宽。即使没有一个需要进行灾难恢复的设置窗口，你自己也是希望能够在下一次备份完成之前更好地完成工作。如果你花了7个小时来备份10TB的数据，那么接下来就要化15个小时来分析和重复删除这些数据(假设重复数据删除过程每小时处理1.5TB数据)，最后你只剩下2个小时来启动下一个备份窗口将所有数据复制到远程站点中。而且如果用户无法正常发送数据的话，你甚至没有时间对其进行纠错。在inline处理过程中，数据进入应用的时候就启动了复制流程，这样即使备份窗口所需的时间翻倍，因为你开始复制较早，所有你的净备份处理速度实际上更快一些。虽然这也许不是你作出决策时考虑的唯一因素，但确实需要你认真考虑。重复数据删除并非首要需求重复数据删除并不是所有解决方案的重点。根据你的环境来说，现在容量问题可能更重要一些，还有能源管理存储、数据保留、紧密的磁带集成以及通过iSCSI从备份副本中启动等等。所有这些都可能是关键因素，如果你的数据中心存在这些因素，你就必须谨慎地考虑。总结当你在inline以及post-processing中作选择的时候，了解你需要怎样的备份性能、你能够提供怎样的备份性能、你需要在多短时间内创建备份数据的灾难恢复副本、以及是否有其他因素比重复数据删除更重要等等这样问题都是非常重要的。

6，如何利用好重复数据删除技术

7，重复数据删除是什么意思

1、查找表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleid）来判断 select * from people where peopleid in (select peopleid from people group by peopleid having count(peopleid) > 1) 2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleid）来判断，只留有rowid最小的记录 delete from people where peopleid in (select peopleid from people group by peopleid having count(peopleid) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from people group by peopleid having count(peopleid )>1) 3、查找表中多余的重复记录（多个字段） select * from vitae a where (a.peopleid,a.seq) in (select peopleid,seq from vitae group by peopleid,seq having count(*) > 1) 4、删除表中多余的重复记录（多个字段），只留有rowid最小的记录 delete from vitae a where (a.peopleid,a.seq) in (select peopleid,seq from vitae group by peopleid,seq having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleid,seq having count(*)>1) 5、查找表中多余的重复记录（多个字段），不包含rowid最小的记录 select * from vitae a where (a.peopleid,a.seq) in (select peopleid,seq from vitae group by peopleid,seq having count(*) > 1) and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleid,seq having count(*)>1)

尽管重复删除技术已经逐渐成为一项热门技术，但是很多分析师和用户都提出，要谨慎的对待它，不要因为广告大肆宣传而盲目追捧。重复数据删除技术旨在删除冗余的备份数据、确保同样的数据信息只被保存一次。最近，众多厂商都相继推出了整合该技术特性的解决方案。与此同时，一些用户也开始使用这项技术来对海量数据进行管理与控制。其他一些潜在的用户在面对五花八门的重复数据删除方案时也显得有些无所适从。在这里，专家为用户列出了以下几条建议：1、详细了解这项技术。尽管现在关于重复数据删除技术的宣传铺天盖地，但这并不意味着这项技术适合所有用户应用。StorageIO顾问公司的分析师Greg Schulz表示：“重复数据删除并不是删除冗余数据的唯一方法。”他还说，用户可以考虑采用其他一些管理、简化数据的技术。在这里，他特别提到Storewiz等厂商所提供的数据压缩技术。他说：“数据压缩技术的数据删除率比重复数据删除低，但是前者的数据删除率要比后者稳定的多。”所以在通常情况下，数据压缩技术的可靠性更高。Storewiz提供的数据压缩技术不仅可以删除冗余的备份数据，而且可以删除冗余的主存储器。与重复数据20:1到50:1之间的数据压缩率相比，Storewiz的数据压缩技术的压缩率则在2:1到5:1之间（取决于数据和应用程序的类型）。2、明确你的需求是什么。在应用重复数据删除技术之前，用户应该认真地想一想自己到底需要这项技术来实现什么目标。“重复数据删除的条件就是存在相同或者类似的信息。”Schulz这样说道，例如姓名或地址等相同的数据信息很容易被重复数据删除技术列为要删除或压缩的对象。3、选择一个合适的、带有重复数据删除功能的解决方案。目前，各厂商在其硬件或软件产品中提供了形式多样的重复数据删除技术策略。例如，Data Domain和Quantum推出了一种专门的重复数据应用，而归属于EMC的Asigra和Avamar则推出了一种基于软件的解决方案。此外，FalconStor和Sepaton等厂商还提供了一种为删除的冗余数据创建VTL的解决方案。DragonSlayer咨询公司的首席分析师Marc Staimer说：“我个人更倾向于将重复数据删除技术整合加入到软件产品中的解决方案，这样我就可以自己决定使用哪一款软件。”他认为VTL和基于应用的重复数据删除都是有局限性的。“它限制了操作的灵活性，也就是说，如果我采用了其他厂商提供的VTL，就会带来许多问题，”4、Inline processing与Post processing。重复数据删除技术被分为两大类：Domain、Diligent等提供的Inline processing和由Sepaton、FalconStor等提供的Post processing。目前，只有昆腾能够在一个解决方案中既提供Inline processing技术又提供Post processing技术。Inline processing发生在数据从备份服务器接收并存储到磁盘的时候，而Post processing通常发生在备份处理之后，避免了备份和重复数据删除之间发生冲突。目前，支持Inline processing和Post processing的两大阵营不分上下，但是又有第三个阵营表示更倾向于将Inline processing和Post processing相互整合。虽然Post processing技术不会减缓数据备份的处理过程，但是Post processing更适合那些大型企业，因为通常这些大型企业可以为那些还没有被删除的冗余数据提供富余的存储空间。5、提前考虑到安全问题。教育服务提供商Timecruiser的CTO James Wang认为，由于重复数据强调的是单实例存储，所以这给用户带来了新的安全问题。他说：“如果你执行了重复数据删除，数据信息的多个副本都会被删除，最后只保留一个副本，于是你就不得不格外谨慎地保留这个副本。”之前，Timecruiser每天都会保存当天所有的数据副本，而现在它只保存其中的一部分了。为了增强安全性，Wang和他的技术小组正研究向其重复数据删除的基础架构中整合加入远程复制功能，将公司的数据信息复制到一台远地的存储设备上。

8，数据挖掘技术主要包括哪些

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。如果对数据挖掘的学习有疑问的话，推荐CDA数据分析师的课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，而非“遇到问题调算法包”。点击预约免费试听课。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

应该是有很多方向的吧，大体可以分类为1. 计算机技术方面的方向，比如提高机器处理性能等。2. 算法方向，关于算法的修正和提升等3. 应用方向，比如商业中应用，政府中应用，制造业中应用等。

数据挖掘技术主要有决策树、神经网络、回归、关联规则、聚类、贝叶斯分类6中。1、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，数据挖掘中的“神经网络”是由大量并行分布的微处理单元组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。3、回归分析技术。回归分析包括线性回归，这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中，在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归，它又包括响应预测、分类划分等内容。4、关联规则技术。关联规则是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的频繁模式，即多次重复出现的模式和并发关系，即同时出现的关系，频繁和并发关系也称作关联。5、聚类分析技术。聚类分析有一个通俗的解释和比喻，那就是“物以类聚，人以群分”。针对几个特定的业务指标，可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后，每个群组内部各对象间的相似度会很高，而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。6、贝叶斯分类技术。贝叶斯分类方法是非常成熟的统计学分类方法，它主要用来预测类成员间关系的可能性。比如通过一个给定观察值的相关属性来判断其属于一个特定类别的概率。贝叶斯分类方法是基于贝叶斯定理的，朴素贝叶斯分类方法作为一种简单贝叶斯分类算法甚至可以跟决策树和神经网络算法相媲美。参考资料来源：百度百科-数据挖掘

数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透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方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器

您好，我是研究数据挖掘的，给予简易完整的回答，希望能帮到你。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科，包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘的技术，可分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、自回归等）、判别分析（贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法，可细分为：前向神经网络（BP算法等）、自组织神经网络（自组织特征映射、竞争学习等）等。数据库方法主要是基于可视化的多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法。

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