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数据挖掘从业人员工作分析:数据挖掘从业人员的愿景:数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。 A:做科研(在高校、科研单位以及大型,主要研究算法、应用等) B:算法工程师(在做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C:数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等) 数据挖掘从业人员切入点:根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A:做科研:这里的科研相对来说比较概括,属于技术型的相对高级级别,需要对开发、数据分析的必备基础知识。 B:算法工程师:主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色,你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作,对数据挖掘基础课程有所了解,读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后,如果对程序比较熟悉的话并且时间允许,可以寻找一些开源的数据挖掘研究分析,也可以参考如《数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C:数据分析师:需要有深厚的数理统计基础,可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术,但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了,如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等,如果多看一些如《数据挖掘原理》 等书籍那就更好了。</ol>

玄学酱 2019-12-02 01:21:50 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】Python数据分析与挖掘实战

沉默术士 2019-12-01 22:07:58 1710 浏览量 回答数 2

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数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 从数据本身来考虑,数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、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8个步骤。 步骤(1)信息收集:根据确定的数据分析对象,抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于海量数据,选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。 步骤(2)数据集成:把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。 步骤(3)数据规约:如果执行多数的数据挖掘算法,即使是在少量数据上也需要很长的时间,而做商业运营数据挖掘时数据量往往非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 步骤(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。不然,挖掘的结果会差强人意。 步骤(5)数据变换:通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 步骤(6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。 步骤(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 步骤(8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。 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。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步,例如在某个工作中不存在多个数据源的时候,步骤(2)便可以省略。 步骤(3)数据规约、步骤(4)数据清理、步骤(5)数据变换又合称数据预处理。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,而其中至少60%以上的精力和时间花在了数据预处理过程中

保持可爱mmm 2019-12-02 03:09:42 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述《机器学习和 数据挖掘》可以帮助大家理解。 数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库、机器学习、统计学无疑影响 最大。简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学 提供数据分析技术。 由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的 很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能 再进入数据挖掘领域。从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖 掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。 从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,但机器 学习研究往往并不把海量数据作为处理对象,因此,数据挖掘要对算法进行改造, 使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同时,数据挖掘还有自身独特的内容, 即关联分析。 而模式识别和机器学习的关系是什么呢,传统的模式识别的方法一般分为两种: 统计方法和句法方法。句法分析一般是不可学习的,而统计分析则是发展了不少机 器学习的方法。也就是说,机器学习同样是给模式识别提供了数据分析技术。 至于,数据挖掘和模式识别,那么从其概念上来区分吧,数据挖掘重在发现知识, 模式识别重在认识事物。 机器学习的目的是建模隐藏的数据结构,然后做识别、预测、分类等。因此,机器 学习是方法,模式识别是目的。 总结一下吧。只要跟决策有关系的都能叫 AI(人工智能),所以说 PR(模式识别)、 DM(数据挖掘)、IR(信息检索) 属于 AI 的具 体应用应该没有问题。 研究的东西则 不太一样, ML(机器学习) 强调自我完善的过程。 Anyway,这些学科都是相通的。

珍宝珠 2019-12-02 03:22:18 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】 Python数据挖掘:概念、方法与实践

沉默术士 2019-12-01 22:07:52 1066 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】Python数据挖掘:概念、方法与实践

知与谁同 2019-12-01 22:07:57 1942 浏览量 回答数 1

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列举几项你知道的数据挖掘应用, 并论述数据挖掘在其中的作用?

茶什i 2019-12-01 21:54:01 51 浏览量 回答数 1

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不完全是一回事。数据分析更多的是针对数据,使用分析的工具给出一些结论总结,侧重分析和解释;数据挖掘主要是从海量数据中通过机器学习的方法,得到一些结果数据。数据挖掘的结果可以为数据分析服务。数据挖掘偏底层一些,数据分析偏上层业务一些。

cavin007 2019-12-02 00:48:06 0 浏览量 回答数 0

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你可以找一本书,对数据挖掘背景和应用介绍比较细,具体方法使用和实例分析。 1、数据挖掘原理 汉德(David Hand), 曼尼拉(Heikki Mannila), 史密斯(Padhraic Smyth)著 2、数据挖掘技术:市场营销、销售与客户关系管理领域应用:for marketing, sales, and customer relationship ma (美) Michael J. A. Berry, Gordon S. Linoff著 我喜欢读外国写的书,这是我刚借的书,我认为很好。你可以做个参考。还有可以看看数据挖掘论文,网上有很多。

马铭芳 2019-12-02 01:21:43 0 浏览量 回答数 0

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数据挖掘根据不同行业或者领域的特性而定。数据挖掘,数道云,通过对底层的分布式算法封装,提供拖拉拽的可视化操作环境,让数据挖掘的创建过程像搭积木一样简单。缩短了您与数据的距离,真正实现了数据的触手可及。同时也提供了命令行工具,您可方便地将算法嵌入到自身的工程中。http://www.sdydata.com/brsjwaj/index.html

sdydata 2019-12-02 02:03:29 0 浏览量 回答数 0

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Maxcomput 做数据分析和数据挖掘怎么样?

hbase小能手 2019-12-01 19:40:28 546 浏览量 回答数 2

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数据分析与数据挖掘什么关系?

ubuntults 2019-12-01 19:41:59 874 浏览量 回答数 3

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MapReduce支持下列场景: 搜索:网页爬取、倒排索引、PageRank。 Web访问日志分析: 分析和挖掘用户在Web上的访问、购物行为特征,实现个性化推荐。 分析用户访问行为。 文本统计分析: 热门小说的字数统计(WordCount)、词频TFIDF分析。 学术论文、专利文献的引用分析和统计。 维基百科数据分析等。 海量数据挖掘:非结构化数据、时空数据、图像数据的挖掘。 机器学习:监督学习、无监督学习、分类算法如决策树、SVM等。 自然语言处理: 基于大数据的训练和预测。 基于语料库构建单词同现矩阵,频繁项集数据挖掘、重复文档检测等。 广告推荐:用户点击(CTR)和购买行为(CVR)预测。

LiuWH 2020-03-20 13:56:00 0 浏览量 回答数 0

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总的来说大数据有5个部分。数据采集,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。数据采集有硬件采集,如OBD,有软件采集,如滴滴,淘宝。数据存储就包括NOSQL,hadoop等等。数据清洗包括语议分析,流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等。数据可视化就是WEB的了。

第6人 2019-12-01 23:29:55 0 浏览量 回答数 0

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数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础。

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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高校大数据实训平台解决方案,数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础。

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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又叫做大数据工程教学实训平台,是武汉数道云科技有限公司针对于高校、培训机构的大数据平台搭建的方案。数道云大数据提供专业的Hadoop、spark等大数据主流课程,助力高校大数据分析课程教学,培养大数据多种实用型技术人才。基于数据的采集、存储、计算和大数据框架平台管理,让学生掌握对大数据的离线、实时处理和部分数据分析进行深度理解和把握。通过大数据实训平台,掌握大数据平台并且对大数据架构和挖掘的基本技能和方法,为将来在企业挖掘分析大数据做决策打下基础。

sdydata 2019-12-02 02:02:25 0 浏览量 回答数 0

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建议你对数据挖掘先有一个概念的认识,首先学习数据挖掘基本的算法,如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。 我推荐你一本书入门。《数据挖掘导论》 作者 陈封能 童鞋,要不你先把你之前提问的帖子结贴了。不结贴不是好习惯哦~ http://zhidao.baidu.com/question/327278701967038525.html?oldq=1

游客886 2019-12-02 01:21:29 0 浏览量 回答数 0

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目前主流的挖掘工具都是单机版的,所以对大数据都无能为力。 需要挖掘T/P级的数据只能自己写挖掘算法,架构,比如在hadoop上开发算法,mahout就不错,值得研究。

落地花开啦 2019-12-02 01:45:38 0 浏览量 回答数 0

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SQL中的商业智能部署问题

whilethere 2019-12-01 19:44:30 1751 浏览量 回答数 0

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将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在哪个步骤的任务?

问问小秘 2019-12-01 19:54:32 14 浏览量 回答数 0

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数道云大数据工程教学实训平台底层数据处理平台采用云计算技术实现,基于云计算的基础设施层能充分保障资源的有效利用率和资源的动态伸缩性,云基础设施层上搭建了基于VMware、Hyper-v或KVM等的虚拟化层,该虚拟化层能充分保证业务的连续性和平台运行的可靠性。建立在虚拟化层上的统一数据挖掘平台波若 能满足有大数据挖掘需求的师生利用图形化的界面进行大数据分析,而基于Hadoop 的大数据开发平台(波若)能为大数据算法分析和大数据处理提供基础平台。位于架构最上层的大数据工程教学实训平台为培养大数据时代的数据科学家提供实训平台。

sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:01:58 0 浏览量 回答数 0

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sdydata 2019-12-02 02:02:11 0 浏览量 回答数 0

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机器学习与数据挖掘的区别

珍宝珠 2019-12-01 22:04:57 89 浏览量 回答数 1

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数据挖掘方法过程是什么?

茶什i 2019-12-01 21:54:02 104 浏览量 回答数 1
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