1. 数据挖掘十大算法对比分析
数据分析师、市场调查分析师、统计师、精算师、数据挖掘工程师、行业分析师、市场研究员，商业分析师，业务分析师、AI算法工程师
2. 数据挖掘领域经典算法
是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。
可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署，也可为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。 ...
3. 数据挖掘与分析 概念与算法
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息, 并将这原理应用于分类, 推荐系统, 预测等方面的过程。
数据挖掘过程：
1. 数据选择
在分析业务需求后, 需要选择应用于需求业务相关的数据. 明确业务需求并选择好业务针对性的数据是数据挖掘的先决条件。
2. 数据预处理
选择好的数据会有噪音, 不完整等缺陷, 需要对数据进行清洗, 集成, 转换以及归纳。
3. 数据转换
根据选择的算法, 对预处理好的数据转换为特定数据挖掘算法的分析模型。
4. 数据挖掘
使用选择好的数据挖掘算法对数据进行处理后得到信息。
5. 解释与评价
对数据挖掘后的信息加以分析解释, 并应用于实际的工作领域。
4. 数据挖掘的算法分析
这个题目的确是有点超出本科生能力，因为数据聚类算法很多，都不是很容易实现，更不用说在效果，效率上的分析，而且绝大多数算法的优缺点早就总结过了，也很难创新，我专业是数据挖掘，我在研究生期间都不做这样的论文
5. 数据挖掘和分析
数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系：
1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。
2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
3、机器学习通俗的说就是让机器自己去学习然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。
4、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
6. 十大经典数据挖掘算法
数据挖掘的基本步骤是：1、定义问题；2、建立数据挖掘库；3、分析数据；4、准备数据；5、建立模型；6、评价模型；7、实施。
具体步骤如下：
1、定义问题
在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。
2、建立数据挖掘库
建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。
3、分析数据
分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段，和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段，那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情，这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。
4、准备数据
这是建立模型之前的最后一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分：选择变量，选择记录，创建新变量，转换变量。
5、建立模型
建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题最有用。先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。训练和测试数据挖掘模型需要把数据至少分成两个部分，一个用于模型训练，另一个用于模型测试。
6、评价模型
模型建立好之后，必须评价得到的结果、解释模型的价值。从测试集中得到的准确率只对用于建立模型的数据有意义。在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。经验证明，有效的模型并不一定是正确的模型。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。先在小范围内应用，取得测试数据，觉得满意之后再向大范围推广。
7、实施
模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考；另一种是把此模型应用到不同的数据集上。
7. 数据挖掘十大算法对比分析表
大数据正悄然改变我们的世界，无处不在，各行各业都在使用大数据，大数据可以为政府，企业，研发等提供决策依据，因此，正确的大数据是智能的，深入的，有价值的信息。掌握五大数据必须具备预测性分析能力，数据质量，数据管理，可视化分析，语义引擎以及数据挖掘算法的分析能力和方法。
8. 数据挖掘十大算法对比分析论文
大数据论文数据挖掘方面的题好
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多