1. 数据挖掘的主要功能包括概念描述,趋势分析
1、调查问卷法可以进行大规模的调查。
2、无论研究者是否参与了调查，或者参与的多少，都可以从问卷上了解被访者的基本态度与行为。这种方式是其他任何方法也不可能做到的，而且问卷调查可以周期的进行而不受调查研究人员变更的影响，可以跟踪某些问题用户的变化。
3、调查问卷是一种结构化的调查，其调查问题的表达形式、提问的顺序、答案的方式与方法都是固定的，而且是一种文字交流方式，因此，任何个人，无论是研究者，还是调查员都不可能把主观偏见代入调查研究之中。其调查的统计结果一般都能被量化出来。
4、由于调查问卷结果便于统计处理与分析。
5、问卷法节省时间、经费和人力，这是为什么经常采用问卷法的原因。
6、问卷法调查结果容易量化。
7、虽然他不可能取代面对面的调查问卷，但由于成本更低，更容易及时调整问卷设计上的不足，越来越多的问卷采用电子问卷的形式，可以通过网站，e－mail进行发布与回收。数据直接使用数据库记录，方便筛选与分析。
8、现在有大量的相关统计分析软件可以帮助我们进行数据分析，有些甚至能直接帮助我们设计问卷。方便实施和分析。也方便进行数据挖掘。
问卷调查的意义
问卷调查是一种发掘事实现况的研究方式，最大的目的是搜集,累积某一目标族群的各项科学教育属性的基本资料，可分为描述性研究及分析性研究两大类。
在决定是否采用问卷法作为研究工具，应考量是否能顺利达成研究目标以及注意研究样本在问卷上的配合度，另外，问卷调查也有其优缺点,检视其特性配合研究主题,方能达成其目标。
研究者把所要研究的事项，做成问题或表格，再以邮寄或访问的方式，请有关的人照式填答的一种形式。问卷调查法，能使研究者直接由受试者获得资料,以测量受试者个人的所知所闻，个人的喜好与价值观或个人的态度信念，亦可以用问卷调查法去发现事实及经验或正在进行的事。
2. 谈谈数据挖掘的主要应用领域
数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务
3. 叙述数据挖掘的含义及功能
、数据分析的定义
近几年，随着大数据概念的普及，数据分析也越来越受到关注。肯定很多同学都想知道数据分析是什么，要想知道数据分析的定义，首先要从辨别一些与其相关的概念开始，如数据挖掘、统计分析、机器学习、知识发现、BI等。
在我的概念中，数据挖掘和数据分析基本是同一个概念，都是从数据中发现知识的过程，并不是说数据分析就是一些低端的描述性统计分析，数据挖掘就是用各种机器学习算法深入挖掘数据价值，其实，数据分析也要用到很多机器学习的知识，所以两者本质上没有什么区别。
统计分析是指利用统计学的知识进行分析的过程，如最大最小值、平均值、集中趋势、分布趋势、参数估计、假设检验等，主要用来观察数据特征。
机器学习是利用算法和模型识别事物间存在的潜在模式的过程，其实就是模式识别，有些既有规律是通过人眼难以观察出来的，必须通过一定的算法和一定的计算能力才能识别出来，比如，哪些用户是同一类的、哪些用户更容易流失等，这就需要相应的算法来识别，如逻辑回归、决策树等算法。
人工智能是使机器更加智能化，让机器能够像人一样工作、思考，这当然是机器发展的终极目标，如科幻电影中的各种高级机器人，当然现实中还是一些很弱很弱的人工智能，如人脸识别等，人工智能也是要用到机器学习的知识，数据是基础、算法是核心，当然还有很多其它领域的知识，如一些工程技术等。
深度学习是最近几年开始火起来的概念，主要利用多层次神经网络来训练数据，需要复杂的计算，得益于最近计算能力的大幅提升，深度学习才能大展身手，应用领域包括语音识别、人脸识别、图片识别、NLP等领域，取得很好的效果。
4. 数据挖掘概念与技术PPT
数字科学与大数据技术主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。
数据科学与大数据技术专业需要掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地培养学生掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法，实际提升学生解决实际问题的能力，具有将领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才。
数据科学与大数据技术专业学生毕业生能在政府机构、企业、公司等从事大数据管理、研究、应用开发等方面的工作。同时可以考取软件工程、计算机科学与技术、应用统计学等专业的研究生或出国深造。
5. 数据挖掘的特征包括
1）根据挖掘的数据库类型分类：数据挖掘系统可以根据挖掘的数据库类型分类。数据库系统本身可以根据不同的标准（如数据模型、数据类型或所涉及的应用）分类，每一类可能需要自己的数据挖掘技术。这样，数据挖掘系统就可以相应分类。
例如，根据数据模型分类，可以有关系的、事务的、对象-关系的或数据仓库的挖掘系统。如果根据所处理数据的特定类型分类，可以有空间的、时间序列的、文本的、流数据的、多媒体的数据挖掘系统，或万维网挖掘系统。
2）根据挖掘的知识类型分类：数据挖掘系统可以根据所挖掘的知识类型分类，即根据数据挖掘的功能分类，如特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类、离群点分析和演变分析。一个综合的数据挖掘系统通常提供多种和/或集成的数据挖掘功能。
此外，数据挖掘系统还可以根据所挖掘的知识的粒度或抽象层进行区分，包括广义知识（高抽象层）、原始层知识（原始数据层）或多层知识（考虑若干抽象层）。一个高级数据挖掘系统应当支持多抽象层的知识发现。数据挖掘系统还可以分类为挖掘数据的规则性（通常出现的模式）与挖掘数据的奇异性（如异常或离群点）。一般地，概念描述、关联和相关分析、分类、预测和聚类挖掘数据的规则性，将离群点作为噪声排除。这些方法也能帮助检测离群点。
3）根据所用的技术类型分类：数据挖掘系统也可以根据所用的数据挖掘技术分类。这些技术可以根据用户交互程度（例如自动系统、交互探查系统、查询驱动系统），或所用的数据分析方法（例如面向数据库或面向数据仓库的技术、机器学习、统计学、可视化、模式识别、神经网络等）描述。复杂的数据挖掘系统通常采用多种数据挖掘技术，或采用有效的、集成的技术，结合一些方法的优点。
4）根据应用分类：数据挖掘系统也可以根据其应用分类。例如，可能有些数据挖掘系统特别适合金融、电信、DNA、股票市场、e-mail等。不同的应用通常需要集成对于该应用特别有效的方法。因此，泛化的全能的数据挖掘系统可能并不适合特定领域的挖掘任务
6. 常用的数据挖掘功能包括数据探索分析
数据挖掘就是从大量的、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。数据挖掘的任务是从数据集中发现模式，可以发现的模式有很多种，按功能可以分为两大类：预测性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种：分类，估值，预测，相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。
（1）根据挖掘任务分，可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等；根据挖掘对象分，有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web。
（2）根据挖掘方法分，可粗分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。机器学习中，可细分为：归纳学习方法（决策树、规则归纳等）、基于范例学习、遗传算法等。统计方法中，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、费歇尔判别、非参数判别等）、聚类分析（系统聚类、动态聚类等）、探索性分析（主元分析法、相关分析法等）等。神经网络方法中，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。数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法，另外还有面向属性的归纳方法等等。
7. 数据挖掘基本概念及功能
数据挖掘的生命周期指的是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的，人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。数据挖掘是一个计算机驱动的过程，它在庞大，复杂的数据库中寻找模式，并自动给出结果。它是一个用户驱动的过程，它使用计算机浏览大量数据，从而发现有用的规律模式。
8. 数据挖掘的主要功能包括概念描述,趋势分析的内容
它就像一位聪慧的数据“精算师”，整合起人工智能科研领域各类科研资源数据：以百万级的学科关键词为核心，打通专家人才、科技文献、专利、科研机构、企业等相关研发资源数据，并通过知识图谱展示资源之间的相互关系，最终提供更好的一站式搜索体验和智能关联推荐，提高人工智能领域各类创新主体的科研资源准备效率。
未来,平台将继续扩展和整合更广泛的科研资源数据源，提供基于人工智能算法和数据挖掘的深度学术指标趋势分析，为人工智能产业的资源配置提供决策参考。
9. 简述数据挖掘的功能
CANape主要用于ECU参数优化，在系统运行期间同时标定参数值和采集测量信号.ape与ECU的物理接口可以是使用CCP的CAN总线，或者是使用XCP的其它总线，还可以利用VX1000直接访问ECU的调试接口，另外CANape集成了强大的离线数据分析功能，通过数据挖掘，能够自动的批量分析，评估测量数据，并自动生成分析报告。
10. 数据挖掘的主要目的
统计学，即统筹归划，指利用统计学中介绍的方法来计算出很多你自己需要的数据，再和相互比较研究，得出自己的结论，做出决定，改变一些策略之类。总之像回归分析法这样经典的统计学方法已经被应用到各行各业，包括会计学 统计学研究的重点领域。
1．统计理论与方法的创新研究 统计学的生命力就在于应用，应用为统计学的发展赋予活力。 “十五”期间异方差性时间序列问题研究、离散多元统计分析研究、数据挖掘理论研究、异常数据诊断的研究、非参数理论与方法的研究、抽样与非抽样误差理论的研究等将是统计理论研究的热点。知识经济、新经济对统计理论与方法提出更高要求，如何适应电子商务时代统计数据的收集，空间遥感技术的运用等都为统计理论提出新挑战，统计工作者必须创新出适合各种复杂类型数据的统计方法才能适应实践的需求。
2．开展空间统计学理论与应用的研究 空间统计学是近几年统计学发展的一个新领域，主要指运用遥感技术进行国土资源的测定，农业和林业、海洋生物、环境生态的观测。这种观测数据通常表现为网络形式，而且这些数据受到大气效应、观测工具等诸多因素的影响。空间统计学的应用在于，针对这种特殊的数据，研究误差控制、数据处理、模型建立、统计推断。这将是统计学研究的新领域。 计算机技术的发展对统计学发展影响的研究 信息技术与计算机技术的发展是推动新经济发展的主要动力。可以断言，没有计算机的发展就没有统计方法的普遍有效应用。计算机技术的飞速发展为统计学方法的应用带来挑战和发展的机遇。统计数据的收集如何有效借助网络技术，统计调查方法如何适应现代信息技术，统计数据处理如何深入都将成为研究的热点问题。
3．生命科学与生物技术中统计方法的应用研究 21世纪是生命科学的世纪，人类不久将完全揭示人类基因排序。19世纪中叶基因学说的创立，就是依赖于统计推断技术，21世纪生命科学中将有大量的相关研究要借助统计方法与技术，这个领域的学者将大有作为。21世纪医学领域的科技创新，将使许多不治之症得到解决，生物制药将在医学领域大放异彩，统计学方法在生物制药技术中的广泛应用将是不争的事实。美国辉瑞制药公司每年投入50亿美金用于研究发展，在美的生物统计人员极易找到高薪的工作就足以说明这一领域的广阔前景。
4．国家经济安全与金融、保险领域的应用研究 国家的经济安全及其金融危机的防范问题是中国改革开放中必须高度重视的问题。国家经济安全、金融危机的预警系统的研究是与统计学方法紧密联系的研究热点，投资项目的风险管理研究也将依赖统计学者去研究解决。保险产品的精算理论与实践在“九五”期间得到一定的进展，为这一领域的深入发展奠定了基础，如何将发达国家保险精算的理论与中国保险业实际相结合值得深入研究，尤其是保险精算方法向社会保障领域延伸的研究是中国国情赋予给这个领域的迫切任务。
5．政府统计数据质量的进一步研究 政府统计数据的质量在“九五”期间得到国人的普遍关注。不仅国家哲学社科基金设立重点研究课题，几乎各地方政府也设专项研究，发表的论文已有近百篇。然而这方面的研究还有待深入，不仅从制度上约束、控制数据的可靠性，从检测、验证的方法上还需进一步探讨。有的重点课题已在检验方法上有所突破，但如何具体与中国政府实际数据紧