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数据挖掘是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。 1. 数据挖掘能做什么? 1)数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法): · 分类 (Classification) · 估值(Estimation) · 预言(Prediction) · 相关性分组或关联规则(Affini...
1个回答
数据挖掘过程编辑关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent数据挖掘Itemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)
数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼,最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作
数据挖掘是KDD过程的一个基本步骤.它包括特定的从数据库中发现模式的挖掘算法
数据挖掘AnalysisServices包含创建复杂数据挖掘解决方案所需的功能和工具
在数据挖掘中,至少60%的费用可能要花在步骤(1)信息收集阶段,而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理数据挖掘技术操作方法编辑数据挖掘技术神经网络神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络...
Web数据挖掘(Web Data Mining),是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从大量的Web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现潜在的、有用的模式或信息。它是一项综合技术,涉及到Internet技术、人工智能、计算机语言学、信息学、统计学等多个领域。对应于不同的Web数据,Web挖掘...
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而数据挖掘可认为是观察数据中模式或模型的抽取,这是对数据挖掘的一般解释
在单个CPU计算能力大幅提升的同时,基于多个CPU的并行系统也取得了很大的进步
(4)数据清理:在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值),含噪声的(包含错误的属性值),并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式),因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中
正如前面提到,数据挖掘已经结合搜索技术,更方便地给人们提供互联网搜索服务
当原始数据量很大的时候,也可以结合划分的方法,使得一个FPtree可以放入主存中
数据挖掘技术覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则
对于政府和商业数据的挖掘,可能会涉及到的,是国家安全或者商业机密之类的问题
概括总结:顺序发现是将数据映射为有关数据组的简练描述的子集或映射为数据库中一组特定用户数据的高度概括的数据
面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关,数据库之间相互独立,并且往往是异构的
数据挖掘(DataMining)—般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
当客户打电话咨询的时候,数据库可以有力地帮助电话销售代表
这就要求DHL在递送的各个阶段都要实时跟踪集装箱的温度
·描述和可视化(DescriptionandVisualization)是对数据挖掘结果的表示方式
从数据本身来考虑,通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤
该决策引擎还使Credilogros能够最小化每个客户必须提供的身份证明文档,在一些特殊情况下,只需提供一份身份证明即可批准信贷
数据挖掘过程是一个反复循环的过程,每一个步骤如果没有达到预期目标,都需要回到前面的步骤,重新调整并执行
用一切可用的办法去找~~~~
简单地说,数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识。该术语实际上有点用词不当。注意,从矿石或砂子挖掘黄金称作黄金挖掘,而不是砂石挖掘。因此,数据挖掘应当更正确地命名为“从数据中挖掘知识”,遗憾的是这个词有点长。“知识挖掘”是一个较短的术语,但不能反映从大量数据中挖掘。毕竟,挖掘是一个很生动的术语,...
1、根据自己对行业,以及公司业务的了解,独自承担复杂分析任务,并形成分析报告; 2、相关分析方向包括:用户行为分析、广告点击分析,业务逻辑相关以及竞争环境相关; 3、根据业务逻辑变化,设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。
从国外的一些网站上获取算法所需数据。 通常这部分数据都是文本或者是csv格式。
说白了也就是两种岗位的区分,一个偏人工干预,一个偏向机器智能。 基础概念大概是这样: 数据分析师:要了解数据,从数据中找出一些有用的信息(可以使用各种分析手段,不一定需要固化),并通过一定的人为思考从分析的数据中得到一定的结论。 数据挖掘工程师:同样需要了解数据,并从中提炼一定的规则,在相应的业务场...