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1，信息检索web数据挖掘 文本数据挖掘的区别是什么我是一个计算

信息检索是一门学科，所有与信息搜索有关的都可以归为信息检索，比如你到图书馆找你想要的书也是信息检索的一个方向；WEB数据挖掘一般现在分为两大类，一类关系知识挖掘，就是发现网络连接的内在模式，一类是内容知识挖掘，内容知识挖掘可以划分为结构型、半结构型以及非结构型挖掘，文本挖掘属于非结构型挖掘。

信息检索web数据挖掘 文本数据挖掘的区别是什么我是一个计算

2，大数据和数据挖掘哪个更有发展前途

大数据和数据挖掘中，大数据更有发展前途。大数据是包含数据挖掘的，数据挖掘是大数据分支中的一项，也是基础，学习BI方向的话，数据挖掘是基础，两者是息息相关的，数据挖掘的概念出来的比较早，而大数据是这几年比较火的，趋势很好，以后都是大数据时代了。数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。有关更多大数据和数据挖掘的信息，建议咨询CDA数据分析师认证。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。点击预约免费试听课。

大数据和数据挖掘哪个更有发展前途

3，研究生 数据库方向和数据挖掘方向哪个好

数据库是每个公司都需要的，也很容易去实现，所以市场上职位多，人才也多，竞争也激烈。数据挖掘原则上也是每个公司都需要的，但是不是每个公司都能做有条件做的，所以市场上的岗位少，相对来说，人才少，市场上很欠缺。如果想简单毕业，选数据库比较合适。
计算机联考09年已经开始了，初试考计算机综合（组成原理、操作系统、数据结构、计算机网络）参加了联考的学校都统考这个。初试后的复试是由各个学校自主出题，这个得关注你报考的学校，选专业要看你报考学校的招生简章。 数据库是计算机这一块的。

研究生 数据库方向和数据挖掘方向哪个好

4，数据分析师用哪个数据库比较好

作为一个数据分析师来回答一下：我做这行两年多了，刚开始的时候用的多是MySQL数据库，当然，Oracle数据库也会用到，尤其是在金融行业或者国企都用Oracle，一般的公司使用MySQL数据库，可能是因为MySQL数据库免费吧。另外，在一家互联网公司，我遇到了mongodb，目前一些新兴的互联网公司使用nosql的也比较多，这个当时是现学现卖的。作为一个数据分析师，可能对数据库的使用一般是存取数据，至于更高级别的优化、事务之类的，一般是使用不到的，有专门的数据库人员，我们只要用好数据库就好。说道数据分析或者数据挖掘，除了数据库来存取数据，我们还需要处理数据的工具，最趁手的当然是Python了。Python结合数据库是日常的code，Python也提供了齐备的工具，针对MySQL的有pymysql库，和oracle结合有cx_Oracle库，和mongodb结合有pymongo库，另外当然少不了我们的数据分析利器pandas库了，提供了read_sql函数，支持各种数据库，直接读取成DataFrame的数据格式，十分的方便。总结一下就是：其实遇到的大多数都是MySQL，oracle也有，这两种都是sql语句，差别不大，只要掌握sql语句，这两个数据库问题都不大，mongodb是新兴的非关系数据库，语句也不是很复杂，之间上手工作也是无压力的。结合Python中的pandas使用，让你很溜的处理数据，数据分析也就得心应手了，小case了。

5，学习数据挖掘需要先学习什么他和数据库啥区别哪个好

数据挖掘是建立在数据仓库上的，数据仓库是建立在数据库基础上的，你不懂数据库的有些麻烦。至少你要明白运作原理，对吧。人工导论了解的不多，不过听说是在数据挖掘之后的事情。所以那东西应该要的不多。我这些是从工作上得到的结论。希望对楼主有帮助。
数据库：就是磁盘上的一堆实实在在的物理文件（数据文件，日志文件，归档日志文件，配置文件等）数据结构：指数据的逻辑结构和物理存储结构数据库系统：数据库管理系统基本上是一致的：数据库实例＋数据库（数据文件）数据库技术：与数据库相关的技术，对数据库本身而言是数据如何读，如何写，对用户而言就是dml，ddl，安装，备份等

6，hadoop开发和数据挖掘选哪个好hadoop和数据库的区别

数据挖掘（DataMining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，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。原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：（1）数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。（3）模糊的和随机的数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。

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