大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，挖掘出公认的价值

中国大学MOOC: 大数据分析主要涉及六个方面，具体包括可视化分析、数据仓库、数据质量和数据管理、数据挖掘算法、预测分析能力、语义引擎。 我们要想挖掘买家潜在需求，就需要利用各种数据分析工具。常用的工具有站内数据工具和站外工具。 数据挖掘就是运用聚类分析、分类与预测、、时序模式挖掘等算法，从大量数据中提取或挖掘知识的过程（） 用户画像的本质是“人”的数据化,通过大数据分析和挖掘得到用户信息标签 大数据分析四个方面的工作主要是：数据分类、（ ）、关联规则挖掘和时间序列预测。 挖掘大数据价值的核心支撑技术是（）。 大数据分析的核心是（ ）。 DSS主要是基于数据仓库.联机数据分析和数据挖掘技术的应用。 大数据的真正意义不在“数据量大”，而是通过数据分析、比对、挖掘等发现新知识、创造新价值、提升新能力。 数据挖掘按照分析方法分类可以分为直接数据挖掘和间接数据挖掘。 数据挖掘应用工具有很多，其中Python可以用于数据分析。 数据的KPI分析的理论基础是数据挖掘。 关于信息数据分析与挖掘，表述错误的是（） 基于数据仓库、联机数据分析和数据挖掘技术的应用的信息系统是（）。 数据挖掘是知识挖掘的核心。 大数据的分析挖掘不是，需要巨大的计算能力（） （）是将数据转化为一个基于数据挖掘算法的分析模型。 大数据的四种分析技术有:统计分析、机器学习、数据挖掘和() 定义下列数据挖掘功能： 关联、分类、聚类、演变分析、离群点检测 使用你熟悉的生活中的数据，给出每种数据挖掘功能的例子。 数据挖掘算法的组件包括（）