化學數據挖掘

① 計算機化學里包括分子模擬 和量子化學嗎

嚴格說計算化學包括分子模擬 和量子化學

計算機化學主要是化學信息學相關的內容, 計算機化學覆蓋的領域主要有：(1)化學數據挖掘(Data mining)；(2)化學結構與化學反應的計算機處理技術；(3)計算機輔助分子設計；(4)計算機輔助合成路線設計；(5)計算機輔助化學過程綜合與開發；(6)化學中的人工智慧方法等。

計算機化學與計算化學存在差別.

② 計算機與化學的關系，或者說有什麼聯系計算機對化學

計算機化學圍繞著 「化學信息」這一核心，從計算機化學的基本概念、方法入手，將實驗數據、量測信號、紅外光譜圖、分子結構、化學知識和Internet這一系列看似零散但卻有著內在聯系的內容串聯起來。展現了計算機化學在數據處理、信號分析、結構解析、有機合成、分子設計等諸多方面的應用。認識物質、改造物質、創造新物質和認識反應、控制反應過程和創造新反應、新過程是計算機化學研究的主體。它的興起與發展是與計算機技術的發展和計算機的普及緊密聯系的。計算機化學覆蓋的領域主要有：(1)化學數據挖掘(Data mining)；(2)化學結構與化學反應的計算機處理技術；(3)計算機輔助分子設計；(4)計算機輔助合成路線設計；(5)計算機輔助化學過程綜合與開發；(6)化學中的人工智慧方法等。

③ 數據挖掘中 聚類演算法 數據集在什麼地方獲取的

可以使用UCI上的標准數據集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文顯時文中提到的可以獲得的數據及集

④ 數據挖掘的應用領域有哪些

數據挖掘的應用非常廣泛，只要該產業有分析價值與需求的資料庫，皆可利用數據挖掘工具進行有目的的發掘分析。常見的應用案例多發生在零售業、製造業、財務金融保險、通訊及醫療服務：
(1)商場從顧客購買商品中發現一定的關聯規則，提供打折、購物券等促銷手段，提高銷售額；
(2)保險公司通過數據挖掘建立預測模型，辨別出可能的欺詐行為，避免道德風險，減少成本，提高利潤；
(3)在製造業中，半導體的生產和測試中都產生大量的數據，就必須對這些數據進行分析，找出存在的問題，提高質量；
(4)電子商務的作用越來越大，可以用數據挖掘對網站進行分析，識別用戶的行為模式，保留客戶，提供個性化服務，優化網站設計；
一些公司運用數據挖掘的成功案例，顯示了數據挖掘的強大生命力：
美國AutoTrader是世界上最大的汽車銷售站點，每天都會有大量的用戶對網站上的信息點擊，尋求信息，其運用了SAS軟體進行數據挖掘，每天對數據進行分析，找出用戶的訪問模式，對產品的喜歡程度進行判斷，並設特定服務，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服務公司，其利用的數據大都是外部的數據，這樣數據的質量就是公司生存的關鍵所在，必須從數據中檢測出錯誤的成分。Reuteres用SPSS的數據挖掘工具SPSS/Clementine，建立數據挖掘模型，極大地提高了錯誤的檢測，保證了信息的正確和權威性。
Bass Export是世界最大的啤酒進出口商之一，在海外80多個市場從事交易，每個星期傳送23000份定單，這就需要了解每個客戶的習慣，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解決了上述問題。

⑤ 數據挖掘中DMNBtext什麼意思

這是一個多義詞，它還有其它義項：(共24個義項 展開義項 ) 添加義項
英文縮寫 化學物質 多米尼加聯邦域名 設計管理 美國音樂組合 動漫人物 DM(DirectMessage(s)) 快訊商品廣告 數據挖掘 分區軟體 地下城主 糖尿病(diabetes mellitus,DM) 數碼獸 防守型中場 動力氣象學 耽美 死前留言 設備管理 精確射手 Disk Manager DM(Deformable Mirror) 項目前期開發管理 數字礦山 DM(DreamMarch)
DM是英文Direct mail 的縮寫，意為快訊商品廣告，通常由8開或16開廣告紙正反面彩色印刷而成，通常採取郵寄、定點派發、選擇性派送到消費者住處等多種方式廣為宣傳，是超市最重要的促銷方式之一。

⑥ 研究生階段做數據挖掘有沒有前途畢業以後可以去什麼樣的單位工作啊

且先不談以後的工資如何,
就說你自己的興趣有多高吧!
學習當然要天分,不過也要有很大的興趣,
才能學好!!!!!

自動化在當今社會的影響力是相當大的,
現在每個工廠都在趨向自動生產化,
且這方面的人才也是很緊缺的!!

資料庫專業我不太了解, 不過肯定的是,
和自動化學的東西截然不同了!!

資料庫用得最多的就是軟體開發之類的,
這類工作相對來說,工作環境比較專業和干凈!
不過,腦細胞也死得很快!!!
計算機在迅速發展, 而學計算機的人也在迅速猛增,
人才濟濟, 你學得再好, 也不會很出眾了!!!!

希望我的回答你能滿意!!!

⑦ 數據挖掘在化學中也能夠用最多的是什麼技術

可能是決策執行吧 好比某些化學成分混合在一起會得到什麼樣的效果等的預測 一般通過決策樹可以判定 但是准不準確就不清楚了 以前沒做過

⑧ 數據挖掘對醫學有什麼影響

在臨床研究中，隨著近年來大型醫院信息管理系統的發展，有關病人和疾病的電子格式的數據日益增多，通過臨床日常工作和各項檢查數據進行的數據採掘研究也逐年增加。

有人應用數據採掘技術在心電圖中尋找並且定位心肌梗塞的關鍵指征；

還有人應用大型的數據採掘軟體（如DMSS軟體，Data Mining Surveillance System）對ICU病房的微生物學數據進行分析，發現感染和抗葯性模式上的變化；

還有人對醫院感染和衛生檢測數據進行數據採掘研究。

由於基因組學的革命產生了大量的電子格式的生物信息學信息。人們將信息學的研究方法引進生物學的研究中，產生了新的學科——生物信息學（Bioinformatics）。

數據採掘也成為在大量的生物信息學術舉重發現知識的重要工具。

通過WWW可以進入公共資料庫（如GenBank、EMBL）獲取公開的測序數據，這些數據中蘊含著大量的未知的信息，對它們進行數據採掘會得出豐碩的成果。
如Zweiger等提出可以對基因組數據中的基因表達微列陣進行挖掘以發現新的知識。
有人還開發出領域伺服器直接從BLAST檢索中測定蛋白質的同源性。
Whisstock等通過在基因組序列中採掘確認與已知的蛋白質家族的遠距離同源蛋白。Grelle等嘗試在基因和蛋白質中尋找其選擇性表達。

在基礎醫學領域里，數據採掘研究在葯學和病理學的研究和開發中有廣闊的應用前景，並取得了較為突出的成果。如利用趨勢分析篩選葯物，將某種葯物在一定時期內的反應收集起來加以分析。
在大型化學資料庫中自動尋找葯效基團，利用神經網路技術對世界衛生組織的葯物副作用資料庫的二百萬條報告進行數據採掘，發現葯物間相互作用。

在病理學研究中，有人提出採用數據發掘技術對顯微標本中獲得的大量數據（如計數、大小、形狀特點、生理學評估、質地等分析數據）進行分析，總結出其中的關鍵性指標；
還可以對大分子及其化合物的電子顯微鏡三維緻密重建圖形進行數據採掘分析。

綜上所述，可以預見數據採掘技術在醫學領域中具有廣闊的應用前景，隨著大型資料庫和網路技術的普及應用，必將有大量的電子格式的數據在國內的各行各業、尤其是醫療部門中出現，信息專業的研究與開發人員應當抓住機遇，做好技術上的准備，迎接挑戰。

⑨ 目前，數據挖掘技術在我們身邊的具體應用有哪些大家可以在線交流交流......

數據挖掘系統的其它應用還有：
♦ 在對客戶進行分析方面：銀行信用卡和保險行業，利用數據挖掘將市場分
成有意義的群組和部門，從而協助市場經理和業務執行人員更好地集中於
有促進作用的活動和設計新的市場運動。
♦ 在客戶關系管理方面： 數據挖掘能找出產品使用模式或協助了解客戶行為，
從而可以改進通道管理 （如銀行分支和6等） 。 又如正確時間銷售就是基於顧客生活周期模型來實施的。
♦ 在零售業方面：數據挖掘用於顧客購貨籃的分析可以協助貨架布置，促銷活動時間，促銷商品組合以及了解滯銷和暢銷商品狀況等商業活動。通過
對一種廠家商品在各連鎖店的市場共享分析，客戶統計以及歷史狀況的分
析，可以確定銷售和廣告業務的有效性。
♦ 在產品質量保證方面：數據挖掘協助管理大數量變數之間的相互作用，並
能自動發現出某些不正常的數據分布，揭示製造和裝配操作過程中變化情
況和各種因素，從而協助質量工程師很快地注意到問題發生范圍和採取改
正措施。
♦ 在遠程通訊方面：基於數據挖掘的分析協助組織策略變更以適應外部世界
的變化，確定市場變化模式以指導銷售計劃。在網路容量利用方面，數據
挖掘能提供對客戶聚集服務使用的結構和模式的了解，從而指導容量計劃
人員對網路設施作出最佳投資決策。
♦ 在各個企事業部門，數據挖掘在假偽檢測及險災評估、失誤迴避、資源分
配、市場銷售預測廣告投資等很多方面，起著很重要作用。例如在化學及
制葯行業，將數據挖掘用於巨量生物信息可以發現新的有用化學成分；在遙感領域針對每天從衛星上及其它方面來的巨額數據，對氣象預報、臭氧
層監測等能起很大作用。