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1，数据挖掘与时间序列与什么区别

数据挖掘 是从大量数据中发现信息 时间序列是通过时序的数据进行预测 没多大相似 当然都是分析数据 分析数据都是为了更好的决策
时间序列数据是同一对象跨时间的观察值的向量 所以必须按照一定顺序(x1, x2, ..., xt)横截面数据一般是同一时点对不同对象的观察值的集合 顺序的改变应该不影响计量的结果{x1, x2, ..., xn}

数据挖掘与时间序列与什么区别

2，曹操墓是什么时间挖掘的

西高穴汉墓，2008年12月进行试探性挖掘，2009年12月27日进入正式挖掘阶段可惜目前根本没有直接证据证明西高穴汉墓就是曹操墓，现人利欲熏心，在没有直接证据的前提下就贸然定论，卑鄙啊。

曹操墓是什么时间挖掘的

3，什么是频繁模式挖掘

你好，其实频繁模式是频繁地出现在数据集中的模式（如项集、子序列或者子结构）。例如，频繁地同时出现在交易数据集中的商品（如牛奶和面包）的集合是频繁项集。。
序列模式挖掘是基于时间或者其他序列的经常发生的模式。序列模式的一个例子就是“一个9个月前买了一台pc的顾客有可能在一个月内买一个新的cpu”。很多数据都是这种时间序列形式的，我们就可以用它来市场趋势分析，客户保留和天气预测等等。 序列模式挖掘的例子和参数：有很多参数对于挖掘的结果影响很大： 首先是时间序列t的持续时间，也就是这个时间序列的有效时间或者是用户选择的一个时间段，例如1999年。这样序列模式挖掘就被限定为对某段特定时间内的数据的挖掘。 其次是时间折叠窗口w，在一段时间内发生的几件事件可以被看作是同时发生的，如果w被设置为持续时间t的长度，我们就可以发现一些关联模式——“在1999年，一个买了pc机用户又买了数字照相机”（并不考虑先后顺序）。如果w被设置为0，那么序列模式就是两个事件发生在不同的时间里——“已经买了pc机和内存的顾客有可能在以后买一个光驱”。如果w被设置为一段时间间隔（例如一个月或者是一天），那么在这段时间的交易在分析中可以被看作是同时发生的。第三个参数是时间间隔，int,这个参数表示发现的模式的时间间隔。int=0:在这儿，我们要考虑参数w,例如如果这个参数设置为一个星期，那么发生了事件a,事件b会在一星期内发生。min_interval

什么是频繁模式挖掘

4，什么时间挖掘地黄最佳

地黄块根的采收以秋后为主，春季亦可采收。一般在叶逐渐枯黄，茎发干、萎缩，停止生长，根开始进入休眠期，嫩的地黄根变为红黄色时即可采收。采收期因地区、品种、栽植期不同而异。浙江春地黄7月下旬起收，夏地黄在12月收获。广西春种地黄立秋前后采收；秋种地黄在冬末初春采收。其他地区栽培地黄在10月上旬-11月上旬收获。收获时先割去地上植株，在畦的一端采挖，注意减少块根的损伤。

5，什么是数据挖掘

由于数据科学刚刚兴起，数据科学家作为一种新生职业被提出，数据研究高级科学家Rachel Schutt将其定义为”计算机科学家、软件工程师和统计学家的混合体“。数据挖掘作为一个学术领域，横跨多个学科，涵盖了统计学、数学、机器学习和数据库等，此外还包括各类专业方向比如从油田电力、海洋生物、历史文本、电子通讯、法律税务等的各个专业领域。注意每一分类都需要相当的行业经验。而要明白某一事物的本质，就需要通过另一些近似的事物特性对比来说明。就好像你单独提问什么是男人?很难解释对不对。所以咱们来举个栗子简单看看：一、分析报告在《大闹天宫》里孙悟空跟二郎神在花果山下大战三百回合，咱来写一篇文章分析。孙悟空有金刚不坏火眼金睛筋斗云七十二般变化加上定海神针身法灵活。二郎神杨戬有三只眼缚妖索哮天犬银袍金甲加上三尖两刃四窍八环刀力量无穷。所以在大战开始三百回合时候不相上下，结果后来二郎神派出天兵天将放火烧花果山让大圣慌了心神被偷袭得手最后二郎神赢了。分析报告完成。二、统计分析大圣二战杨戬。这次在二位大战之前做个数理统计来预测结果。首先根据历史样本史书记载发现两人在之前的五百年里打过100次，其中孙悟空赢60次。然后有记录显示，之前孙悟空和牛魔王战斗的胜率是80%，而杨戬斗牛魔王胜率是70%。所以可以得出综合预测总体胜率是孙悟空赢面大。结论依靠历史记录，使用样本预测总体，根据经验做出假设。统计分析完成。三、数据挖掘孙悟空和杨戬终极决战。这次咱们根据两位的详细资料(如家庭出身、教育背景、工作经验、婚育情况等)让计算机做协同过滤关联分析。计算机通过数据清洗建模后发现：贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚更能吃苦所以功夫底子更好平时训练更加扎实。战斗经验丰富的斗战胜佛因为平时经常打架擅长利用天时地利环境因素而胜算更大。在都得到大师指点的情况下，贫苦出身的孩子可以利用后天的努力来弥补先天悟性的欠缺。样貌奇特注定孤独终老的神仙总是会比同等条件下美若天仙喜欢拈花惹草处处留情的神仙功夫好。综上所述，我们可知道：论出身两位大神不分伯仲。一个从石头出来，一个是凡人与神仙结合所生。悟空的师父菩提老祖(准提道人)和二郎神的师父玉鼎真人的师父元始天尊同为鸿钧老祖的高足所以前者更胜一筹。斗战胜佛战斗经验相对整日快活逍遥无忧无虑的二郎神来说更加丰富。另孙行者由于样貌原因始终单身(好伤感)。所以可以得出结论，这次大战孙悟空赢面大。数据挖掘完成。四、最后总结：分析报告一般是整个事件发生结束以后的总结(马后炮)。统计分析能利用大量的历史样本来预测整个事件总体未来的走向(概率)。数据挖掘则透过事件的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹，从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系。
1）首先，数据挖掘－data mining不是一个骗局，而是一种还处于发展中，已经投入部分投入实际生产实践的技术框架。dm之所以经常和知识发现概念相关联是因为知识发现（knowledge discovery）是dm的目标和产出（output）。随着信息化应用的普及，传统的交易性数据（transaction），比如：你在超市购物，产生了一笔交易，这笔交易会在现有的数据库系统中存储下来，随着时间的累计，这种数据变得海量。面对这些海量数据，这其中是否存在一些可以更好帮助决策的东西。比如：什么产品的搭配拜访可能会提高销量，我超市的用户可能都是出于什么消费水平？。注意：我这里用到“可能”字眼，意味着决策需要用到历史数据的支持来降低未来决策的风险（提高可能性）。而实际上，比如：沃尔玛和一些大型金融机构使用数据挖掘的产品和工具都超过了二十年，而且产生了期望的效应，而国内电信、金融行业从2005年以后逐渐加大了相关的投入。因此，如果dm是一个骗局，那被忽悠的都是全球最顶尖的公司和最顶尖的it管理人员。2）数据（data）-信息（information）-知识（knowledge）是一个递进的关系。数据的电子化产生了信息，比如：我们可以通过sql语句检索到我们要的信息，但是我们无法用简单的sql语句找到我们需要的知识，比如：我想知道某种型号面包的销售是否存在季节性因素和扰动，这就需要专门的统计分析工具和算法，而在某些命题常规统计学方法不能奏效的时候，就可能需要用到一些更复杂的工具和算法，比如：随机过程，神经网络等。3）数据挖掘的步骤一般可以分为：数据提取（etl）－数据仓库－数据挖掘工具－知识发现。当然这些挖掘的结果很多时候是令人无法接受，或者不能理解的，但是dm提供的是基于某种算法下的或然性（可能性），还需要与具体的业务逻辑相结合，因此数据挖掘应用效果的核心不是工具和平台的先进，而是对现有企业的业务知识和市场战略把握、决策方法等相关联的事情。此类项目失败的风险远远高于普通it项目的最大原因在于历史数据的不完整（早期系统设计上的缺陷等），实施队伍的不专业，业务知识梳理能力低下。其中最核心的可能在于实施此类项目对于人员的要求较高，而很多企业的it部门，以及承当项目的公司显然不具备这样的团队。希望可以帮你理解dm。

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