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    系统分析师考试在2017上半年开考，希赛小编为大家整理了一些系统分析师教程知识点精讲，以下是有关数据挖掘的讲解，希望对准备参加考试的你有所帮助。

      数据挖掘

      是一种信息分析工具，能找出数据仓库中的模式和关系。常见的数据挖掘算法有：决策树、神经网络、遗传算法、关联规则挖掘算法。

      数据挖掘分析方法：

      关联分析：挖掘出藏在数据间的相互关系;

      序列模式分析：挖掘出藏在数据间的前后关系、因果关系;

      分类分析：首先为每一个记录赋予一个标记(一组具有不同特征的类别)，即按标记分类记录，然后检查这些标定的记录，描述这些记录的特征;

      聚类分析：分类分析的逆过程，首先输入原始记录(未标定，不做任何处理)，然后根据一定得规则，划分记录集合，并用显示或隐式方法描述不同类别。

      数据清洗：解决不同数据源格式不统一的问题。

      E-R图

      局部ER图合成为总ER图时，会发生一些冲突：

      命名冲突：同名异议，异名同义;

      属性冲突：同一属性在不同分ER图中的变量类型、取值范围和数据单位等不一致;

      结构冲突：同一实体在不同ER图中的有不同属性;同一对象在某一分ER图中被抽象为实体，而在另一份ER图中又被抽象为属性。

      联系冲突：实体间的联系在不同分ER图中是不同类型，需根据语义对实体进行综合或调整。

      分ER图中可能存在一些冗余的数据及冗余的实体间联系，合并ER图时应当予以消除。

      希赛网，拥有十四年软考培训经验，希赛网一直坚持自主研发，将丰富的软考培训经验有效融入教程研发过程，自成体系的软考在线题库（软考历年真题）、软考培训教材和软考视频教程，多样的培训方式包括面授、和，使考生的学习更具系统性，辅导更具针对性。采用全程督学机制，，软考平均通过率在全国。