数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据挖掘就是：从数据中获取信息，探究数据之间的关系。可以做到两类事情：
第一：构建一个算法，算法可以帮助我解决问题做预测，但是算法本身的程序和公式步骤并无法明确。
（也就是我把数据输进去算法，它自动会把结果跑出来，但是它怎么跑的我们不知道，这是算法自己学到的知识，但我们无法获知）如神经网络感知机、深度学习。数字化转型网www.szhzxw.cn
第二：构建算法帮我们解决问题的同时，我们可以对算法内部进行解释（简言之，就是算法学到的是我们也可以获取的知识）
如线性回归：我们可以自己构建线性回归方程、输入自变量，因变量会随之输出，我们甚至可以根据系数判断变量之间的相互关系；
如聚类算法：一开始我们不知道这些数据是什么类别，是算法帮我们分类，我们可以观察结果判断每一个类别的特征；数字化转型网www.szhzxw.cn
如关联规则：这是一个基于概率的东西……这就是从模型到数据发现的过程。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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1、数据相关外脑支持：100+数据相关专家、100+数据实践者、1000+相关资料
2、数据研习社：与全球数据相关专家、实践者共同探讨相关问题，推动产业发展！
3、国际认证培训：目前已引进DAMA国际认证CDMP，其他国内外认证也在逐步引进中
4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
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