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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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和应用。
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