大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘学术会议的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据挖掘学术会议的解答，让我们一起看看吧。
在大数据或数据挖掘方面可以研究的课题有哪些？
数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师，偏管理的可以称之为数据决策分析师，偏金融的可以称之为注册项目数据分析师，因行业和发展方向的不同，工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员，数据库工程师，工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等，数据分析师在 业务
专利文献和学术论文的相通之处？
专利文献与学术论文分别表现了技术创新与科学研究的新进展,通过专利主体将二者结合进行技术主题演化分析,对进一步发现专利技术与科学研究间的关系有一定的参考意义。
以数据挖掘领域的学术型发明人为纽带,从专利主体-关键词耦合、IPC耦合以及IPC-关键词共现3个角度,提出关联方法并构建研究框架,分析不同时间段下主体、技术及主题多维关联关系的演化,探究数据挖掘领域内专利文献与学术论文的主体、主题关联关系。
数据挖掘平台哪些比较好？
国内真正可以做数据挖掘的BI厂商不多，之前朋友给我推荐过Smartbi Mining，支持多种高效实用的机器学习算法，还提供必不可少的数据预处理功能，功能强大，操作便捷，详情可以到它***深入了解一下。
推荐几个吧，不是国内的，但表现力不错
1. Rapid Miner
Rapid Miner是一个数据科学软件平台，为数据准备、机器学习、深度学习、文本挖掘和预测分析提供一种集成环境。该程序完全用J***a编程语言编写。
2、 Python
Python是一种免费的开源语言，学起来往往很容易上手，易于使用。许多用户发现可以在几分钟内开始构建数据，并进行极其复杂的亲和度分析。只要你熟悉变量、数据类型、函数、条件语句和循环等基本编程概念，最常见的业务用例数据可视化就很简单。
3、Kaggle
Kaggle是世界上最大的数据科学家和机器学习者社区。Kaggle以开设机器学习竞赛起家，但现在逐渐变成基于公共云的数据科学平台。Kaggle是一个平台，有助于解决难题、招募强大的团队并宣传数据科学的力量。
4、Oracle Data Mining
它是Oracle高级分析数据库的代表。市场领先的公司用它最大限度地发掘数据的潜力，做出准确的预测。该系统配合强大的数据算法，锁定最佳客户。此外，它可识别异常情况和交叉销售机会，让用户能够根据需要运用不同的预测模型。此外，它以所需的方式定制客户画像。
不知道楼主需要的平台是指什么，我这里推荐一个
Kaggle可以说是众多数据挖掘分析学习者的一个学习平台了。
Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。
除了比赛还可以接项目做，从某种角度来讲，大家可以把它理解为一个众包平台，类似国内的猪八戒。但是不同于传统的低层次劳动力需求，Kaggle一直致力于解决业界难题，因此也创造了一种全新的劳动力市场——不再以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着眼于个人技能，为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁。
里面的学习***还是比较多的。
推荐几篇非常好的文章，里面手把手的教了大家入门级的三个经典练习项目，供大家学习。
1. Titanic（泰坦尼克之灾）
英文教程：An Interactive Data Science Tutorial
2. House Prices: Advanced Regression Techniques（房价预测）
数据挖掘和爬虫有区别吗？
数据挖掘和爬虫的区别非常大。数据挖掘的过程会运用到爬虫的可能性不是特别的大，但是占比是算是比较有成分的。但是运用爬虫的话，一般来讲爬虫都是爬去别人的网站而且的一些规则。因此数据挖掘的角度来讲。运用的爬虫的可能性是比较大的，但是不是所有的数据挖掘都一定要用到爬虫，因为许多数据的挖掘是指对数据的进一步处理和数据源的进一步深度的一个深度解析的过程。还有就是一旦一使用爬虫就是数据挖掘吗？这个问题也不是绝对，肯定的，因为使用爬虫华有可能是为了产品，所以数据挖掘和爬虫是有区别的，有一些商业的数据或者一些商业上需要的一些产品。
