一、医药质检证书怎么办理？
药品质检员没有资格证书，因为药品的检验只在药厂或者药品检验所进行，在检验过程中使用的方法按照该药物的质量标准进行（质量标准由企业提供，国家审核确定，具有法律性），该质量标准重现性要很好，是个学过检验的人员都要能重现。所以对药品检验员的素质要求不高。
还有就是要是设立药品质检资格证，你考上也没有用，药品检验所是事业单位，需考公务员才能进；对于药厂，品种有限，检验就更简单，而且现在执业药师药厂都饱和（执业药师的水平要比检验员高的多），检验员根本不需要。
二、医药质检主要用哪些仪器？
经营企业还是生产企业？
经营企业一般要求：千分之一天平、澄明度检测仪、标准比色液、水分测定仪、紫外荧光灯、解剖镜或显微镜。
生产企业一般总要配备：电子天平、澄明度检测仪（注射剂生产企业用）、标准比色液、紫外分光光度计、水浴仪、高压蒸汽灭菌锅、净化操作台、恒温培养箱、超声波清洗器、溶出度仪、色谱仪、高压液相仪、崩解仪、显微镜等等。
三、怎么挖掘医药板块的投资机会？
近期，随着AI板块的调整，市场热点出现明显分化。
有迹象显示，市场资金正大举涌入医药板块。公募基金、外资均已“抢跑”，目前还处估值历史低位的医药板块，成为资金轮动回补的新目标。
医药主题类ETF份额激增
4月以来，场内776只交易型开放式指数基金（ETF）份额整体减少超91.81亿份，而医药类ETF却逆市增长，成为全市场份额增长最多的主题基金。
数据显示，易方达沪深300医药卫生ETF吸金能力最强，4月以来该基金份额增长54.5亿份，增量在ETF乃至全市场的基金中均排在首位。目前易方达沪深300医药卫生ETF最新份额达到364.08亿份，创历史新高。
值得一提的是，4月以来ETF份额增量前4位的基金均属于医疗和医药主题。华宝中证医疗ETF、银华中证创新药产业ETF的份额均创历史新高，分别突破410亿份和70亿份。
将时间区间拉长来看，今年春节以来，ETF中有16只周度份额持续录得正增长，相当于连续保持10周增长。这些ETF中，有9只来自医药和医疗主题，数量占比最大。
外资连续加仓三个医药细分板块
今年以来，申万医药生物指数累计上涨5.36%，仅跑赢沪深300指数0.26个百分点。从细分领域来看，中药板块年内累计上涨11.25%。
4月以来，医药板块行情有所回暖，申万医药生物指数累计上涨3.42%，跑赢沪深300指数近3个百分点，医疗研发外包、血液制品板块涨幅居前，指数均上涨超4%。
整体来看，中药和血液制品是今年表现较好的医药细分板块，且获得外资连续加仓，北上资金已连续5周净流入血液制品、中药、医疗设备这三个细分行业。
公募基金明显加仓医药板块
去年四季度，公募基金对医药板块就有明显加仓。基金2022年四季报显示，对医药板块的持股量较去年三季报增长7.1亿股。细分行业来看，获得基金增持的主要集中在化学制剂、中药、原料药、医疗研发外包、医院这5个细分领域，增持股数均超亿股。
从持仓变动看，去年第四季度，基金对27只医药股增持超千万股，其中人福医药、红日药业、美年健康、普洛药业增持数量居前，均超6000万股。人福医药的增持股数最多，合计增加1.28亿股，基金持股比例从去年三季报的4.49%提升至第四季度的13.11%。普瑞眼科、同和药业、首药控股、泰恩康的持股比例较三季报增长超10个百分点。
以公募基金2022年年报披露的持仓明细统计，14只医药股获得超过100只基金持有。迈瑞医疗的持股基金数最多，有582只基金扎堆持有，合计持股数量为1.28亿股，其中中欧医疗健康混合A、景顺长城新兴成长混合A对其的持股数量居前，均超千万股。
爱尔眼科、药明康德、恒瑞医药、人福医药、康龙化成是公募重仓的前五大医药股，合计持股数分别为9.76亿股、4.95亿股、3.97亿股、1.91亿股、1.78亿股。
多位基金经理表示，经过两年的调整，医药板块目前性价比突出，随着正常医疗秩序的恢复、集采规则的进一步优化以及医保创新支持力度的加大，医药板块将涌现更多的投资机会。
医药板块估值跌至历史低位
医药行业属于长坡厚雪的赛道，市场资金选择低位增持，与行业深度回撤、估值见底、未来市场回暖的预期不无关系。
2020年，疫情蔓延导致药物、疫苗需求激增，医药板块行情持续火热，当年申万医药生物行业指数上涨51.1%，涨幅排在所有行业指数的第6位。火热行情持续至2021年初，当年下半年开始，在集采政策、PD-1医保谈判降价超预期等多因素影响下，医药股二级市场行情急转直下，行业指数下半年累计下跌13.77%。
随着指数走低，行业整体估值已进入低位。截至最新收盘，申万医药生物行业滚动市盈率为24.77倍，处于2000年以来8.06%分位，距离历史中位数38.91倍具备较为明显的修复空间。从细分行业来看，原料药、化学制剂、中药、生物制品、医药商业、医疗器械和医疗服务的市盈率均低于历史中位数。
纵观历史行情，医药板块从2005年以来有过5次明显的大幅度回撤，多数回撤幅度在40%-50%左右，其中2008年、2015年和2018年均是由于市场系统性风险导致的回调。结合目前行业估值水平来看，机构认为，医药各指数已处于底部区域，下跌空间或许有限。
业内人士分析，相较于2022年，2023年疫情影响趋弱，医院就诊人数放量有望带来行业景气回升。外围因素层面，美联储加息或临近尾声，流动性回归有望带来创新药流动性修复以及药企融资难度的相对缓和。
创新药受资金关注
近期创新药板块频频出现异动，多只创新药ETF获得市场资金大量流入。港股、A股多只创新药概念股大涨，特别是4月7日，创新药板块迎来大爆发，概念股几乎全线录得上涨，10余只个股涨超5%，药明康德、恒瑞医药当日均获得超4亿元主力资金净流入。
消息面来看，全球最具影响力的美国癌症研究协会年会（AACR）将于本月中旬召开，超过20家A+H股创新药企业将在本次会议披露创新品种实验数据，市场对创新药关注度提高。
除此之外，随着AI板块高位出现分化，部分资金开始寻找新的机会。创新药兼具低估值、科技属性，顺理成章地成为资金轮动回补的承接点，不少资金开始抢跑AACR会议催化。
创新药板块中，科伦药业、通化东宝、康泰生物、信立泰、智飞生物、药明康德已发布今年一季度业绩预告，均为预喜。
中药板块脱颖而出
放眼整个医药行业，无论是市场行情还是资金的角度，中药板块今年以来表现最为亮眼。
对于这波中药股行情，估值修复和基本面改善或是主因。今年以来，中药板块迎来多项利好催化。
首先，“十四五”规划顶层政策大力支持中药传承创新发展，部分头部中医药企业在此背景下提高研发投入，推出一系列中药创新药，中药估值体系的科技成长属性日益凸显；
其次，中药材价格大范围大幅度上涨，市场交易旺盛，中药企业业绩前景可期；
再次，全国中成药集采整体上竞价规则设置较温和，头部中药企业有望实现以价换量，占据更大市场份额；
此外，中药板块国企占比较高，尤其是行业龙头公司，在国企改革的浪潮下，中药行业提质增效有望逐步落实到业绩上。
中药不但传承历史，也面向未来，中医药企业不断加大研发投入力度，提高中药的科技含量。数据宝统计，2019年，A股中药板块上市公司研发支出合计为85.12亿元，2021年增长到102.59亿元，增长幅度超过20%。目前已有27家中药上市公司披露2022年研发支出，其中22家均同比呈现增长，太龙药业、江中药业、众生药业、启迪药业的研发支出同比增幅均在50%以上。
医疗服务及器械板块业绩逆市增长
截至最新，A股医药板块已有386股发布2022年年报或业绩预告，归母净利润合计1424.82亿元（业绩预告取中值，下同），与2021年的可比数据相比下降6.34%，医药板块业绩整体承压。
值得关注的是，医疗服务、医疗器械板块业绩则继续增长，已发布业绩的个股归母净利润分别合计达205.58亿元和584.59亿元，与2021年的可比数据相比增长60.12%和25.25%。
九安医疗业绩增幅最大，公司预计净利润约165亿元-175亿元,同比增长1715.9%-1825.95%，公司业绩大幅增长主要是由于在美国销售的试剂盒等新冠防疫产品需求大幅增加，相关产品销售收入大幅增长。亚辉龙、华大智造、安旭生物、三诺生物的归母净利润同比均实现超3倍的增长。
医疗器械近两年颇受资本市场关注，相较于创新药而言，医疗器械产业生态更完善，且回报周期短，风险较低。春节后全国医院门诊量及手术量快速恢复，消费医疗器械及择期手术器械有望逐步复苏，集采悲观预期边际改善，2023年看好高增长、估值处于低位的公司。
四、数据挖掘能挖掘什么？
数据挖掘能挖掘以下七种不同事情：
分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
五、去哪找数据？怎么挖掘？
去哪找数据，不如自己造数据，这里所说的"造数"，并不是让我们数据分析师去胡编乱造数据，而是在日常数据分析过程中我们需要模拟生成一些数据用于测试，也就是测试数据。
本文所使用的Faker库就是一个很好的模拟生成数据的库，在满足数据安全的情况下，使用Faker库最大限度的满足我们数据分析的测试需求，可以模拟生成文本、数字、日期等字段，下面一起来学习。
示例工具：anconda3.7本文讲解内容：Faker模拟数据并导出Excel适用范围：数据测试和脱敏数据生成
常规数据模拟
常规数据模拟，比如我们生成一组范围在100到1000的31个数字，就可以使用一行代码np.random.randint(100,1000,31)，如下就是我们使用随机数字生成的sale随日期变化的折线图。
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(100,1000,31),
index=pd.date_range(datetime.datetime(2022,12,1),periods=31),
columns=['sale']).plot(figsize=(9,6))Faker模拟数据
使用Faker模拟数据需要提前下载Faker库，在命令行使用pip install Faker命令即可下载，当出现Successfully installed的字样时表明库已经安装完成。
!pip install Faker -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple导入Faker库可以用来模拟生成数据，其中，locale="zh_CN"用来显示中文，如下生成了一组包含姓名、手机号、身份证号、出生年月日、邮箱、地址、公司、职位这几个字段的数据。
#多行显示运行结果
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
from faker import Faker
faker=Faker(locale="zh_CN")#模拟生成数据
faker.name()
faker.phone_number()
faker.ssn()
faker.ssn()[6:14]
faker.email()
faker.address()
faker.company()
faker.job()除了上面的生成字段，Faker库还可以生成如下几类常用的数据，地址类、人物类、公司类、信用卡类、时间日期类、文件类、互联网类、工作类、乱数假文类、电话号码类、身份证号类。
#address 地址
faker.country() # 国家
faker.city() # 城市
faker.city_suffix() # 城市的后缀,中文是：市或县
faker.address() # 地址
faker.street_address() # 街道
faker.street_name() # 街道名
faker.postcode() # 邮编
faker.latitude() # 维度
faker.longitude() # 经度#person 人物
faker.name() # 姓名
faker.last_name() # 姓
faker.first_name() # 名
faker.name_male() # 男性姓名
faker.last_name_male() # 男性姓
faker.first_name_male() # 男性名
faker.name_female() # 女性姓名#company 公司
faker.company() # 公司名
faker.company_suffix() # 公司名后缀#credit_card 银行信用卡
faker.credit_card_number(card_type=None) # 卡号#date_time 时间日期
faker.date_time(tzinfo=None) # 随机日期时间
faker.date_time_this_month(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本月的某个日期
faker.date_time_this_year(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年的某个日期
faker.date_time_this_decade(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本年代内的一个日期
faker.date_time_this_century(before_now=True, after_now=False, tzinfo=None) # 本世纪一个日期
faker.date_time_between(start_date="-30y", end_date="now", tzinfo=None) # 两个时间间的一个随机时间
faker.time(pattern="%H:%M:%S") # 时间（可自定义格式）
faker.date(pattern="%Y-%m-%d") # 随机日期（可自定义格式）#file 文件
faker.file_name(category="image", extension="png") # 文件名（指定文件类型和后缀名）
faker.file_name() # 随机生成各类型文件
faker.file_extension(category=None) # 文件后缀#internet 互联网
faker.safe_email() # 安全邮箱
faker.free_email() # 免费邮箱
faker.company_email() # 公司邮箱
faker.email() # 邮箱#job 工作
faker.job()#工作职位#lorem 乱数假文
faker.text(max_nb_chars=200) # 随机生成一篇文章
faker.word() # 随机单词
faker.words(nb=10) # 随机生成几个字
faker.sentence(nb_words=6, variable_nb_words=True) # 随机生成一个句子
faker.sentences(nb=3) # 随机生成几个句子
faker.paragraph(nb_sentences=3, variable_nb_sentences=True) # 随机生成一段文字(字符串)
faker.paragraphs(nb=3) # 随机生成成几段文字(列表)#phone_number 电话号码
faker.phone_number() # 手机号码
faker.phonenumber_prefix() # 运营商号段，手机号码前三位#ssn 身份证
faker.ssn() # 随机生成身份证号(18位)模拟数据并导出Excel
使用Faker库模拟一组数据，并导出到Excel中，包含姓名、手机号、身份证号、出生日期、邮箱、详细地址等字段，先生成一个带有表头的空sheet表，使用Faker库生成对应字段，并用append命令逐一添加至sheet表中，最后进行保存导出。
from faker import Faker
from openpyxl import Workbook
wb=Workbook()#生成workbook 和工作表
sheet=wb.active
title_list=["姓名","手机号","身份证号","出生日期","邮箱","详细地址","公司名称","从事行业"]#设置excel的表头
sheet.append(title_list)
faker=Faker(locale="zh_CN")#模拟生成数据
for i in range(100):
sheet.append([faker.name(),#生成姓名
faker.phone_number(),#生成手机号
faker.ssn(), #生成身份证号
faker.ssn()[6:14],#出生日期
faker.email(), #生成邮箱
faker.address(), #生成详细地址
faker.company(), #生成所在公司名称
faker.job(), #生成从事行业
])
wb.save(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\模拟数据.xlsx')以上使用Faker库生成一组模拟数据，并且导出到Excel本地，使用模拟数据这种数据创建方式极大方便了数据的使用，现在是大数据时代，越来越多的企业对于数据分析能力要求越来越高，这也意味着数据分析能力成为职场必备能力，还在等什么，想要提升个人职场竞争力就在这里，点击下方卡片了解吧~
六、莺尾花 数据挖掘
数据挖掘是当前信息技术领域中非常热门的一项技术，它的应用范围涵盖了各个行业。其中，莺尾花数据挖掘是一种非常经典的机器学习算法，被广泛应用于数据分析和预测任务中。
什么是莺尾花数据挖掘？
莺尾花数据挖掘，也称为莺尾花分类算法，是基于统计分析的一种监督学习算法。该算法使用了莺尾花数据集，该数据集包含了150个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
莺尾花数据挖掘的目标是根据这些特征对莺尾花进行分类，将其分为三个互斥的类别：山鸢尾花（setosa）、变色鸢尾花（versicolor）和维吉尼亚鸢尾花（virginica）。
莺尾花数据挖掘的应用
莺尾花数据挖掘算法具有很高的实用性，被广泛应用于各个领域：
- 农业领域：通过莺尾花数据挖掘算法，可以对不同品种的植物进行分类，帮助农民做出科学合理的种植决策。
- 医学领域：通过莺尾花数据挖掘算法，可以对医学图像进行分析，辅助医生进行疾病诊断。
- 金融领域：通过莺尾花数据挖掘算法，可以分析客户的消费行为和信用评级，提供个性化的金融服务。
- 市场营销领域：通过莺尾花数据挖掘算法，可以对客户的购买偏好进行分析，帮助企业制定精准的营销策略。
可以说，莺尾花数据挖掘在各个领域都发挥着重要的作用，为决策提供了有力的支持。
莺尾花数据挖掘的算法原理
莺尾花数据挖掘算法的核心是基于K最近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）。该算法采用了一种简单直观的思想：新样本的分类由其最近邻居的分类决定。
具体而言，莺尾花数据挖掘算法的步骤如下：
- 计算待分类样本与训练样本之间的距离。
- 选择距离待分类样本最近的K个样本。
- 根据K个最近邻居的类别，利用投票或加权投票的方式，确定待分类样本的类别。
莺尾花数据挖掘算法的优点在于简单易懂，并且具有较高的准确性。然而，该算法也存在一些限制：对异常值敏感、对样本不平衡性敏感等。因此，在实际应用中，我们需要根据具体情况对算法进行合理调优。
如何应用莺尾花数据挖掘算法？
要应用莺尾花数据挖掘算法，我们需要采取以下步骤：
- 准备数据集：收集莺尾花的特征数据，包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。
- 数据预处理：对数据进行缺失值处理、异常值处理、特征选择等。
- 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集。
- 选择合适的K值：通过交叉验证等方法选择合适的K值。
- 训练模型：利用训练集数据训练莺尾花数据挖掘模型。
- 模型评估：使用测试集数据对模型进行评估，计算分类准确率等指标。
- 模型应用：将训练好的模型应用于实际的分类预测任务中。
通过以上步骤，我们可以实现莺尾花数据挖掘算法的应用，并获得良好的分类效果。
总结
莺尾花数据挖掘是一种应用广泛且实用性高的分类算法。它在各个领域都发挥着重要的作用，为决策提供了有力的支持。该算法基于K最近邻算法，具有简单易懂、准确性高等优点。然而，也需要注意算法的局限性，并进行合理调优。希望本文对莺尾花数据挖掘算法有所了解，并在实践应用中取得好的效果。
七、日本 数据挖掘 专业
日本数据挖掘专业的发展与趋势
近年来，随着信息时代的到来和大数据的兴起，数据挖掘专业在全球范围内成为炙手可热的职业之一。日本作为一个科技发达国家，在数据挖掘领域有着丰富的经验和成果。本文将探讨日本数据挖掘专业的发展与趋势。
1. 数据挖掘的定义与应用
数据挖掘是一种从庞大数据集中提取有价值信息和模式的过程。它结合了统计学、人工智能和机器学习等领域的知识和技术，可以帮助企业和机构发现潜在的商机、改善决策过程、优化业务流程等。
2. 日本数据挖掘专业的基础教育
日本的大学提供了丰富的计算机科学和数学相关专业，为学生提供数据挖掘专业的基础教育。学生可以选择修读计算机科学、数学、统计学等相关专业，并在大学期间学习数据挖掘的基本概念、算法和工具。
3. 日本数据挖掘专业的研究与创新
日本的大学和研究机构在数据挖掘领域进行了许多重要的研究和创新。他们致力于开发新的数据挖掘算法和技术，探索数据挖掘在不同领域的应用，如金融、医疗、电子商务等。日本的研究者在文献发表、专利申请和国际会议上的参与度也很高。
4. 日本数据挖掘专业的就业前景
随着大数据时代的到来，日本的企业和机构对于数据挖掘专业人才的需求越来越大。数据挖掘专业毕业生可以在金融机构、保险公司、电子商务平台、医疗机构等行业找到丰富的就业机会。他们可以担任数据分析师、业务分析师、市场分析师等职位，为企业和机构提供数据驱动的决策支持。
5. 日本数据挖掘专业的专业组织和活动
日本有许多数据挖掘的专业组织和活动，为从业人员提供了学习和交流的平台。例如，日本数据分析学会、日本人工智能学会等组织定期举办相关的研讨会、研讨班和大会，邀请国内外的专家学者分享最新的研究成果和应用案例。
6. 日本数据挖掘专业的发展趋势
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，日本数据挖掘专业的未来发展充满着潜力。预计日本将进一步加大对数据挖掘领域的研究和投资力度，培养更多的专业人才。同时，随着5G技术的商用化和物联网的普及，数据挖掘专业在智能城市、智能交通、智能制造等领域将得到更广泛的应用。
结语
数据挖掘作为一门前沿的技术和学科，为日本的社会经济发展和科技创新带来了重要的推动力。随着日本数据挖掘专业的不断发展与壮大，相信在不久的将来，数据挖掘将在各个行业和领域发挥更加重要的作用。
日本数据挖掘专业的发展与趋势
近年来，随着信息时代的到来和大数据的兴起，数据挖掘专业在全球范围内成为炙手可热的职业之一。日本作为一个科技发达国家，在数据挖掘领域有着丰富的经验和成果。本文将探讨日本数据挖掘专业的发展与趋势。
1. 数据挖掘的定义与应用
数据挖掘是一种从庞大数据集中提取有价值信息和模式的过程。它结合了统计学、人工智能和机器学习等领域的知识和技术，可以帮助企业和机构发现潜在的商机、改善决策过程、优化业务流程等。
2. 日本数据挖掘专业的基础教育
日本的大学提供了丰富的计算机科学和数学相关专业，为学生提供数据挖掘专业的基础教育。学生可以选择修读计算机科学、数学、统计学等相关专业，并在大学期间学习数据挖掘的基本概念、算法和工具。
3. 日本数据挖掘专业的研究与创新
日本的大学和研究机构在数据挖掘领域进行了许多重要的研究和创新。他们致力于开发新的数据挖掘算法和技术，探索数据挖掘在不同领域的应用，如金融、医疗、电子商务等。日本的研究者在文献发表、专利申请和国际会议上的参与度也很高。
4. 日本数据挖掘专业的就业前景
随着大数据时代的到来，日本的企业和机构对于数据挖掘专业人才的需求越来越大。数据挖掘专业毕业生可以在金融机构、保险公司、电子商务平台、医疗机构等行业找到丰富的就业机会。他们可以担任数据分析师、业务分析师、市场分析师等职位，为企业和机构提供数据驱动的决策支持。
5. 日本数据挖掘专业的专业组织和活动
日本有许多数据挖掘的专业组织和活动，为从业人员提供了学习和交流的平台。例如，日本数据分析学会、日本人工智能学会等组织定期举办相关的研讨会、研讨班和大会，邀请国内外的专家学者分享最新的研究成果和应用案例。
6. 日本数据挖掘专业的发展趋势
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，日本数据挖掘专业的未来发展充满着潜力。预计日本将进一步加大对数据挖掘领域的研究和投资力度，培养更多的专业人才。同时，随着5G技术的商用化和物联网的普及，数据挖掘专业在智能城市、智能交通、智能制造等领域将得到更广泛的应用。
结语
数据挖掘作为一门前沿的技术和学科，为日本的社会经济发展和科技创新带来了重要的推动力。随着日本数据挖掘专业的不断发展与壮大，相信在不久的将来，数据挖掘将在各个行业和领域发挥更加重要的作用。
八、数据挖掘流程？
1、分类：找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。
2、回归分析：反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
3、聚类分析：把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能的小。
4、关联规则：描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可到处另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
5、特征分析：从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
6、变化和偏差分析：偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
7、Web页挖掘：随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集有关的信息。
九、数据挖掘方法？
数据挖掘是从数据中获取有用信息和知识的过程，并利用统计和计算机科学的方法来发现数据中的规律和趋势。数据挖掘方法包括以下几种：1. 分类：将数据样本分类为已知类别，建立一个分类模型，再用该模型预测新数据的类别。
2. 聚类：将数据样本分为相似的群组，建立一个聚类模型，再用该模型对新数据进行分类。
3. 关联规则挖掘：发现数据集中的关联规则以及如何在数据集中使用它们。
4. 预测建模：使用数据样本建立模型，再用模型预测未来数据的目标变量值。
5. 异常检测：检测数据样本中的异常值。
6. 文本挖掘：从文本数据中提取信息和知识，例如情感分析、主题建模和实体抽取等。
以上方法通常需要通过数据预处理（数据清洗和转换）和特征选择（选择最相关的特征用于模型训练）来优化模型的性能。数据挖掘可以用于各种应用场景，如金融、医学、营销、社交网络等。
十、数据挖掘包括？
数据挖掘(Data mining)指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的原始数据中，提取隐含的、人们事先未知的、但又潜在有用的信息和知识的非平凡过程。也称数据中的知识发现(knowledge discivery in data,KDD)，它是一门涉及面很广的交叉学科，包括计算智能、机器学习、模式识别、信息检索、数理统计、数据库等相关技术，在商务管理、生产控制、市场分析、科学探索等许多领域具有广泛的应用价值。