rapidminer如何处理异常值 如何入门大数据（数据挖掘方面）？

如何入门大数据（数据挖掘方面）？简单的方法数据挖掘还是要一些理论基础。最常见的一种的算法如分类，重临，聚类等算法要熟悉，再深入了还有怎么学习数学，尤其是线性代数（推荐推荐国外翻译的《线性代数及其应用》

如何入门大数据（数据挖掘方面）？

简单的方法数据挖掘还是要一些理论基础。最常见的一种的算法如分类，重临，聚类等算法要熟悉，再深入了还有怎么学习数学，尤其是线性代数（推荐推荐国外翻译的《线性代数及其应用》第五版[美]戴维C.雷/[美]史蒂文R.雷/[美]朱迪J.麦克唐纳机械工业出版社，看过最好就是的线代书）。

理论基础知识之外，要有不好算落地的能力，用什么软件。

建模的分成三类商业版和开源免费版

1-商业版软件

SPSSModerler，

SAS EM疯狂挖掘模块，

2-开源的挖掘软件也有很多

1.Weka（必须java编程基础），

2.当今最火的Pythonscikit-learn建模模块（常3见算法都有吧）

3.RapidMiner

（大而全的一个软件，做ETL和数据挖掘都也可以，学过Python挖掘模块一看这个会那种感觉也很简单点，相反更不容易再理解python疯狂挖掘算法）

从另外一个角度来说，分成三类编程，和图形化操作两种，图形化无需要编程无一遗漏配置各个节点，连线即可堆建。

我推荐你2个，Pythonscikit-learn建模模块（编程），包括Knime（图形化操作，非编程，下图为knime操作界面）。本人刚申请开通头条，打算逐渐地回答如何从入门到精通mlflow该软件，欢迎大家关注和你的留言。

基础知识：

编程语言，数据结构和算法，操作系统和网络编程（数据库相比较而言问的都很少），前两部分非常重要！

机器学习很火，个人再理解的机器学习比较多有三个方向（按照岗位特别要求分）：数据挖掘，自然语言处理和深度学习。数据挖掘主要是搜索排序，反作弊，智能推荐，信用评价等；自然语言处理通常是分词，词性分析等；深度学习比较多是语音和图像识别。

什么是数据挖掘？数据挖掘的像是过程是怎样的？

rapidminer插件加载不上？

很可能是只不过软件与插件不自动分配，导致读取不。

rapidminer中怎么设置数值保留位数？

再打开文件，再点左上角工具栏，选择数字，再点在里面就可以你选可以保留数字位数