數(shù)據(jù)挖掘包括哪些方向？應該有很多方向，大致可以歸為1。計算機技術的方向，比如提高機器的處理性能。2.算法的方向，算法的修改和改進等。3.應用方向，如商業(yè)應用、應用、制造業(yè)應用等。數(shù)據(jù)挖掘的主要研究方向

數(shù)據(jù)挖掘包括哪些方向？

2.算法的方向，算法的修改和改進等。3.應用方向，如商業(yè)應用、應用、制造業(yè)應用等。

數(shù)據(jù)挖掘的主要研究方向包括算法研究和應用研究。

1.數(shù)據(jù)挖掘算法研究。目前數(shù)據(jù)挖掘的主流算法有統(tǒng)計學習算法和機器學習算法(監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習等。)，而機器學習算法中最受歡迎的是深度神經網絡算法。主要任務是找到更高級的算法或者改進這些算法使其在數(shù)據(jù)挖掘中更高效，或者把這些算法做成工具使其更方便使用，降低算法的門檻。

2.應用研究，主要在大數(shù)據(jù)分析領域。數(shù)據(jù)挖掘在人文社會科學、經濟、醫(yī)療、科學與工程等領域有著很強的應用前景。

第一步，選擇一個自己擅長的領域，想辦法獲取這個領域的數(shù)據(jù)。這一步看似簡單，其實很難。一方面需要的數(shù)據(jù)量非常大，非常全面，另一方面需要盡可能保證獲得數(shù)據(jù)的真實性。這個前提沒有做好，下面的分析就沒有意義了。

第二步，數(shù)據(jù)清洗，必須了解數(shù)據(jù)清洗的常用算法，冗余清洗，數(shù)據(jù)的標準化。

第三步，選擇合適的算法，不斷做實驗，得出實驗結論。

第四步，建立適當?shù)慕Y論評價標準，判斷第三步的結論是否具有現(xiàn)實意義。如果結論明顯錯誤或不一致，將重新選擇算法。如果改變了多個算法，結論仍然沒有意義，則認為數(shù)據(jù)有問題，很可能需要尋找新的數(shù)據(jù)，或者之前的數(shù)據(jù)不充分，需要補充其他數(shù)據(jù)重新分析。

另外，數(shù)據(jù)挖掘需要的知識體系至少包括統(tǒng)計分析、機器學習、神經網絡和數(shù)據(jù)庫。推薦的入學門檻是985碩士 本科或以上學歷。