1. 数据挖掘处理的对象实例
社会调查研究的对象是社会现象、社会问题、社会状态、社会矛盾等诸多问题。
社会调查研究具体的、最基本的对象即调查研究单位。它们大致可分为八类。
1、个人：社会调查研究十分注重研究个人社会化问题，还要分析个人的社会角色和社会地位，并基于个人特征来描述、解释和说明由个人行为所构成的各种更大的社会现象。
2、初级社会群体：指家庭、村落、非正式组织等。这类群体都是通过长期的、直接接触的相互作用而形成的，一般不是因目标而组合。社会调查研究把它们作为重要的调查研究单位之一。
3、社会组织：高级的社会关系的结构形式和复杂的社会群体，是人们为了实现特定的目标，通过直接、间接的联系、按照一定原则而结成的社会共同体。社会组织及其现状是社会调查研究的重要对象。
4、阶级和阶层：阶级和阶层不但与每一个社会成员的生活直接相关，而且对社会结构、社会性质、社会变迁等具有决定作用。各阶级和阶层由于利益、欲望、态度、价值观念的差异，对社会进程的影响和作用也不尽相同。对社会阶级和阶层问题进行调查研究，有极大的实践意义。
5、民族：社会调查研究把民族作为特定的对象，发掘它们的生产、生活方式和文化的特征，包括掌握包括语言、文字，风俗、习惯、心理素质，行为方式等的特点，对处理好民族问题作用极大。
6、社区：是指由居住在一定地域内的人们所组成的社会共同体。－般分为两大类：一类是农村社区；一类是城市社区。社会调查研究把社区作为对象，通常都是对社区作全面的区域性的调查研究。由社区研究一般可以进一步拓展和上升到对整个社会的研究，以促进全社会的协调发展。
7、社会行为：即人类在社会中的行为，包括各种类型的社会活动、社会关系、社会制度等。在对社会行为进行调查研究时，具体对象不是作为行为主体的个人，而是侧重描述各类行为本身的特征。
8、社会产品：指物化的人类行为的产物。它们既可以作为独立的个体调查研究单位，也可以作为群体调查研究单位。
2. 数据挖掘处理的对象有哪些生活案例
假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。
你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。
“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。
大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。
大数据3V模型
大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。
容量(Volume）
生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。
速度(Velocity）
生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。
种类(Variety）
数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。
近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。
从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。
当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。
你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。
大数据在行业中的应用
大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。
银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。
教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。
政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。
卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。
制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。
零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。
大数据仍然是所有这些事情的核心。
3. 数据挖掘处理的对象实例包括
发掘的具体方法，要看发掘对象而定。总的说来，可分为居住址的发掘和墓葬的发掘两类。
居住址的发掘，一般要采取开探方（或探沟）的方法，探方（或探沟）必须统一编号，以求将发掘出来的遗迹、遗物汇合起来，有条不紊地纳入总体记录中。
对各种遗物，则要究明它们所在的位置和相互之间的关系，除了标明层位以外，还要记明坐标，以备查考。
发掘墓葬的坟丘部分，要用“四分法”或“条分法”，其原理与发掘居住址时开探方或探沟相似。
发掘墓室时，则要仔细清理葬具、尸骨、随葬品和它们的痕迹。
不论发掘何种遗迹，都不能放过任何细微的迹象；如夯土中的杵痕、坑壁上的锹迹、房屋中的柱穴、道路上的车辙、田地中的脚印之类，都要一一清理出来。
4. 对于数据的挖掘和处理
会计大数据分析与处理技术指的是规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大，速度快、类型多、价值、真实性比较高，利用这些优点对会计方面产生的数据进行数据仓库，数据安全，数据挖掘方面进行分析和处理，然后帮助公司和企业制定下一步的工作安排和计划的。
5. 数据挖掘处理的对象实例有哪些
大数据技术可以分为数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。以下是详细介绍：
1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
6. 数据挖掘的常见对象
（1）良好的服务意识，具备较强的沟通与演讲能力与一般的甲方分析师角色不一样，神策分析师主要的工作都在与客户打交道，引导和协助客户实施数据采集和分析平台上线应用，以及对客户业务和技术团队进行产品应用的培训交付，面临的客户场景、客户诉求和客户类型多种多样，对分析师的沟通、演讲、快速应变能力均有较高的要求，同时积极、乐观、服务意识也是非常关注的个性品质，对工作的有效推进和持续热爱非常关键。
（2）对大数据产品和业务分析感兴趣，关注分析的业务价值输出如前面所述，神策的数据分析师的专业价值，主要是基于神策产品之上，在业务侧的分析应用和价值交付，因此期望加入的分析师，一是商业意识和价值感强，能清晰的认识到分析的价值，更多的是体现在业务应用落地和实际的数据提升上，而不是分析体系的逻辑和结构有多完美、分析方法有多么强大；二是在个人发展诉求上，对大数据产品和业务分析更感兴趣，而不是期望在数据挖掘和数据建模上做到专精或者在产品/运营等业务能力上能积累更深更广。
（3）有深入的业务分析和改进实践的背景（社招）社招与校招的差别主要体现在业务经验积累上。神策分析师的业务价值交付，主要是面向客户的业务团队，分析师需要具备与客户业务团队打交道，实现数据对业务价值交付，因此社招的对象会关注在业务和分析两方面的积累，要么就是在业务上与业务人员有深度配合的数据分析师，要么就是数据分析能力较强的业务人员，业务和分析两者缺一不可。以上，就是这篇文章的主要内容。神策期待优秀的你加入我们，一起打造一个不一样的分析师团队，一起『重塑中国互联网数据根基』，一起『为客户带来价值』！
7. 数据挖掘处理对象有哪些
智慧工地主要对象包括建筑、机械、人员穿戴设施、场地进出关口等各类物体。智慧工地是指运用信息化手段，通过三维设计平台对工程项目进行精确设计和施工模拟，围绕施工过程管理，建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈，并将此数据在虚拟现实环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析，提供过程趋势预测及专家预案，实现工程施工可视化智能管理，以提高工程管理信息化水平，从而逐步实现绿色建造和生态建造。
8. 数据挖掘的应用实例
粒子群算法在数据挖掘诸多领域的应用实例，如神经网络训练、分类器设计、聚类分析和网络社区发现等，并给出了详细的代码设计。