问：数据挖掘的国内外研究现状
- 答：懒惰阿。。。
开题还是论文？
这个没有，你问多少人也不会为这点分给你现写的。
告诉你个好方法：从中国知网（没账号密码？不好意思，再悬赏200分自己问去吧）上搜索往年的论文，然察则蠢后把.NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来，再败陪自己添几句话使之看起来不象别人的盯肆文章，多搜几篇1000字很好搞定，就看你想不想做了。
话已至此，得分~~
问：数据挖掘的方法有哪些?
- 答：数据挖掘的的方法主要有以下几点：
1.分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。为了对数据进行较为准确的测试并据此分类，我们采用决策树算法，而决策树中比较典型的悄谨咐几种方法为：ID3算法，此方法具启纯有较强的实用性，适用于大规模数据处理；KNN算法，此方法算量较大，适用于分别类别的数据处理。
2..聚类分析挖掘方法。聚类分析挖掘方法主要应用于样品与指标分类研究领域，是一种典型的统计方法，广泛应用于商业领域。此聚类分析方法根据适用对象不同又可分为四种分析挖掘方晌旅法：基于网格的聚类分析方法、基于分层的聚类方法、基于密度的聚类挖掘方法和基于模型的聚类方法。
3.预测方法。预测方法主要用于对知识的预测以及对连续数值型数据的挖掘，传统的预测方法主要分为：时间序列方法、回归模型分析法、灰色系统模型分析。而现在预测方法主要采用神经网络与支持向量机算法，进行数据分析计算，同时可预测未来数据的走向趋势。
关于大数据挖掘工程师的课程推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”。
问：大数据时代的数据怎么挖掘
- 答：梦蝶数据打包 轻松获取。不用费时费力自己爬取，快速低成本获取大量数据、定期更新
