数据挖掘常见问题（DM常见问题.doc）： NO.1 Data Mining和统计分析有什么不同？ NO.2 Data Warehousing和Data Mining的关系为何？ NO.3 OLAP能否替代Data Mining？ NO.4 Data Mining的完整步骤有哪些？ NO.5 Data Mining所运用的理论与技术有哪些？ NO.6 Data Mining的主要功能包括哪些？ NO.7 Data Mining在各领域的应用情况如何？ NO.8 Web Mining和Data Mining有何不同？ NO.9 Data Mining在CRM中的角色是什么？ NO.10 目前业界常用的Data Mining分析工具有哪些？
常见问题解析数据挖掘与统计分析的区别及工具应用
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数据仓库、OLAP、数据挖掘、统计分析的关系与区别
数据仓库：存储历史数据，为数据分析提供基础。
OLAP（联机分析处理）：基于数据仓库构建的多维数据结构，支持快速、交互式数据分析。
数据挖掘：从大数据中提取模式和知识。
统计分析：数据分析的一种方法，使用数学和统计技术分析数据。
关系：- 数据仓库是数据挖掘和统计分析的基础。- OLAP增强了数据仓库的分析能力。- 数据挖掘和统计分析是数据仓库利用的主要方法。
区别：- 目的：数据仓库存储数据，OLAP支持快速分析，数据挖掘提取知识，统计分析检验假设。- 方法：OLAP使用多维数据模型，数据挖掘使用机器学习算法，统计分析使用统计推断。
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SPSS统计分析与数据挖掘工具
SPSS 统计与数据挖掘挺适合需要快速上手的工具的朋友。它不仅包括了 PPT 教程，还能详细的案例数据，直接上手方便。如果你是数据的新人，SPSS 也挺适合，操作界面简洁，基本不需要编程经验。数据、统计一把抓，结果清晰易懂。如果你想进一步了解，相关的教程和资料也蛮丰富的，比如SPSS 统计宝典，可以你更好地掌握。这个工具其实挺有用的，尤其是进行数据挖掘的时候，和预测的功能强大。
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本篇内容深入探讨数据结构学习中经常遇到的问题，并提供清晰易懂的解决方案，帮助你更好地理解和应用数据结构。
常见问题：
数组和链表的区别是什么？各自有哪些应用场景？
栈和队列的区别是什么？如何使用栈实现队列的功能？
树和图的特点和区别是什么？如何遍历树和图？
哈希表是如何实现的？如何解决哈希冲突？
如何选择合适的数据结构来解决实际问题？
问题解答与案例分析：
每个问题都会结合实际案例进行详细分析，并提供代码示例，帮助你更好地理解和掌握。
学习建议：
注重基础知识的理解和掌握。
多动手实践，尝试使用不同的数据结构解决实际问题。
参考相关书籍和资料，深入学习数据结构的原理
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Oracle 面试的问题类型多、跨度大，准备起来确实挺烧脑的。这份整理出来的面试要点覆盖了从备份恢复、数据库结构到性能调优的方方面面，而且每一点讲得都挺细。你像冷备份和热备份的区别、不带控制文件的恢复操作，还有 PFILE 到 SPFILE 的转换，写得都挺实用，适合那种需要快速复习又怕漏知识点的场景。
冷备份和热备份的区别说得挺清楚，冷备份适合停机时搞，操作简单但中断服务；热备份适合归档模式，数据库不停还能随时恢复。
关于控制文件的恢复，讲到用RESTORE CONTROLFILE配合RECOVER DATABASE，算是比较标准的做法，遇到这类问题别慌，先想办法搞定控制文件。
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Oracle数据库是企业中广泛使用的重要数据管理工具。它强大的功能和稳定性使其成为许多大型系统的首选。然而，在使用过程中，用户常常会遇到各种问题，例如性能调优、备份恢复、安全性等方面的挑战。将针对Oracle数据库常见问题进行深入分析和解答，帮助读者更好地理解和应对这些挑战。
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