什么是数据挖掘？数据挖掘的时候到了。数据挖掘是由各种算法和规则总结而成的。随着科学技术的发展，数据挖掘工具不断更新，使得数据挖掘更加准确和简单。第一代数据挖掘软件是由新加坡国立大学研究的CBA。GA信念网络等关联规则，各种新的数据挖掘工具和数据挖掘软件，从大数据的海洋中提取所需信息。
数据挖掘的就业前景怎么样？
谢邀，在研究生阶段，人工智能原理是我的一门必修课，而数据挖掘属于人工智能的一个子领域，也算是比较新颖的一个专业。所以下面回答下这个问题。首先，要想知道数据挖掘，需要先知道什么是大数据，因为大数据时代的到来，使得数据挖掘成为一门必不可少的专业。什么是大数据大数据是指数据集数据的大小通常超出了常用的软件工具获取有效管理和处理的可承受范围的能力。
下面有一张图，可以很形象的看出来，地球上的数据量增长是多么惊人，2006年，全球一共新产生了约180EB的数据，到2020年，这个数据量将会增长44倍，达到35.2ZB1ZB=10亿TB！数据量大的惊人，在如此之大的数据浩瀚之中，提取发现有用的信息，普通的数据管理工具，根本无用武之地！什么是数据挖掘数据挖掘该上场了，数据挖掘就是通过各种算法，规则归纳AQ算法决策树ID3C4.5范例推理:CBR遗传算法:GA贝叶斯信念网络等各种关联规则，各种新型的数据挖掘工具，数据挖掘软件来从大数据海洋中提取需要的信息。
第一代数据挖掘软件为CBA，是新加坡国立大学研究。基于关联规则的分类算法，能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则，使用关联规则进行分类和预测。第二代数据挖掘软件DBMiner，与数据库管理系统DBMS集成，支持数据库和数据仓库，和它们具有高性能的接口，具有高的可扩展性，能够挖掘大数据集以及更复杂的数据集 。
第三代数据挖掘软件SPSS Clementine，和预言模型系统之间能够无缝的集成，使得由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到预言模型系统中，由数据挖掘软件产生的预言模型能够自动地被操作型系统吸收，从而与操作型系统中的预言模型相联合提供决策支持的功能，能够挖掘网络环境下Internet/Extranet的分布式和高度异质的数据，并且能够有效地和操作型系统集成。
随着科技发展，数据挖掘工具也在更新换代，使得数据挖掘更加精确与简单。所以想告诉题主的是，随着人工智能随着大数据时代的到来，数据挖掘专业是一个很有就业前景的专业，但是这个专业又不是孤立的，它是一个工具，需要结合人工智能，机器学习，智能推荐系统等等领域才比较有学习价值！希望对你有用，要是对你有所启发，希望给个赞，点点关注呗！。
数据分析数据挖掘有什么用？
数据分析和数据挖掘在本质上是有一定区别的数据分析是指运用合适的统计分析方法对采集来的规模巨大的数据进行分析，是一个为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括的过程数据挖掘是指用相关算法从大量的数据中探索隐藏在其中的信息的过程。我们可以简单的理解为，一个是从广度上对数据的处理过程，一个是从深度上对数据的处理过程。
数据分析和数据挖掘两者是相辅相成的一个可以通过大量数据的整理和解读来对企业的现状进行分析，并通过数据来反映目前企业管理的问题，并可将相应的问题原因进行深入追踪，最后确认相关的责任人，保证了数据的可追溯性，来辅助企业的整体管理和运营而数据挖掘通过对企业隐藏价值数据的深耕，可以对企业未来发展导向，做出预判，为企业高层提供相应的参考支持一个企业想要发展的更好，处理好当下企业发展中的问题是必要的，着眼于未来企业的发展是重要的，而数据分析和数据挖掘在企业中的实际运用，可以更好的支撑企业的运营管理，提供决策分析，帮助企业走的更高更远。
自学数据挖掘能找到工作吗？
