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数据挖掘 Data Mining 代写
数据挖掘（Data Mining）是在大数据集中发现异常、模式和相关性以预测结果的过程，数据挖掘被广泛使用以帮助企业增加收入、削减成本、改善客户关系、降低风险等等。数据挖掘能够筛出数据库中混乱和重复的“杂质”，利用相关信息来评估结果，是管理者作出明智决定的辅助器。数据挖掘依赖于数据收集、仓储和计算机处理技术，可利用Phthon，C程序语言，R语言来实现符合所需信息主题的挖掘程序。
数据挖掘过程分为五个步骤：首先，组织收集数据并将其加载到他们的数据仓库中。接下来，他们在内部服务器或云上存储和管理数据。业务分析师、管理团队和信息技术专业人员访问数据并确定他们想要如何组织数据。然后，应用软件根据用户的结果对数据进行排序；最后，最终用户以易于共享的格式呈现数据。
机器学习 Machine Learning代写
机器学习是一种自动化分析模型构建的数据分析方法。它是人工智能的一个分支，其理念是系统可以从数据中学习、识别模式并在最少的人工干预下做出决策。机器学习所需的编程知识水平取决于如何使用机器学习，如果想要实现机器学习模型来解决现实世界的业务问题，则需要编程背景，准确地说，实现机器学习模型需要了解编程、算法、数据结构、内存管理和逻辑的基础知识。最适合机器学习的集中编程语言有；
- Python：Python 已成为数据分析、机器学习和 AI 的首选——这一切都归功于其庞大的图书馆生态系统，让机器学习从业者轻松访问、处理、转换和处理数据。
- R语言：R 编程语言是处理大量数据的绝佳选择，也是使用大量统计数据的机器学习应用程序的首选。
- C语言：具有一些高级功能，例如通用 SVM 求解器等。
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