数据挖掘的统计方法有哪些
数据挖掘中常用的统计方法一共有以下几种：
传统的统计方法包括回归分析、主成分分析、聚类分析、
非机器学习方法：模糊集、粗糙集、支持向量机
来源：数据堂
数据挖掘常用的技术和方法有哪些，请详细一点，谢谢
数据挖掘问题类型 对应的技术
①数据描述和汇总
②分群： 聚类、神经网路、可视化
③概念描述： 规则归纳、概念聚类
④分类： 判别分析、规则归纳、决策树、神经网络、K最近邻、基于案例的推理、遗传算法
⑤预测： 回归分析、回归树、神经网络、K最近邻、博克斯一詹金斯、遗传算法
⑥相关分析： 相关分析、回归分析、关联规则、贝叶斯网络、归纳逻辑程序设计、可视化技术
有哪些常用的数据挖掘技术？
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各种统计方法，比如假设检验，方差分析，回归分析，逻辑回归，聚类分析，因子分析等等，还有关联规则，决策树，支持向量机，神经网络，朴素贝叶斯等等好多呢。
数据挖掘不同领域中的采样方法有哪些？
1，关联规则的采样
挖掘关联规则的任务通常与事务处理与关系数据库相关，该任务需要反复遍历数据库，因此在大数据集上将花费大量的时间。有很多的算法可以改进关联规则算法的效率与精度，但在精度保证的前提下，采样是最直接与最简单的改进效率的方法。
2.分类的采样
分类一般分为三种类型:决策树、神经网络及统计方法(如无偏差分析)，在这些算法中均有使用采样的案例。分类的采样一般有四种，一种是随机采样，另外三种是非随机采样，分别是“压缩重复”、“窗口”及“分层”。
3.聚类的采样
在聚类中进行采样有若干的用途。有些聚类算法使用采样进行初始化工作，例如，利用采样得到的样本得到初始化的参数，然后再对大数据集进行聚类。当处理大数据集时，需要降低算法使用的空间。为了得到较好的聚类，根据数据的分布情况需要采用不同的采样方法。随机采样仍然是一种常规的方法，在随机采样忽略了小的聚类的情况下，一般采用非随机采样的方法。非随机采样的方法中最常用的是分层采样。例如，在密度差别很大的数据集中，根据密度的不同，采样的样本数量可以不同，在密度较高的区域采样的次数少一些，而在密度稀疏的区域，采样的次数多一些。
4.扩充(Scaling-Up)的数据挖掘算法的采样
扩充是指利用已有的数据挖掘算法能够高敛地处理大数据集。当数据挖掘的算法初期是处理小数据集的情况下，处理大数据集就会受到限制。在这种情况下，一般会采用分而抬之的方法:将大数据集分解成较小的互不重叠的数据集，利用己有算法进行处理，然后，将小数据集得出的结果合并成最终的结果。需要注意的是，这种方法等价于将困难转嫁到合并步骤，即需要复杂的处理才能得到正确的结果。因此，整体的复杂性没有降低。
大数据挖掘是指什么？
大数据分析，大数据挖掘是两个不同的发展方向。
数据分析：
是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
数据挖掘：
又译为资料探勘、数据采矿。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通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
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。
