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数据分析与数据挖掘

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数据分析与数据挖掘的相关文章

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《R语言数据分析与挖掘实战》——导读
前 言 为什么要写这本书 LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最受关注的25项技能中,对数据挖掘人才的需求排名第一。那么数据挖掘是什么? 数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的发展趋势,揭示已知...
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数据挖掘与数据化运营实战. 2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别
2.2 统计分析与数据挖掘的主要区别 统计分析与数据挖掘有什么区别呢?从实践应用和商业实战的角度来看,这个问题并没有很大的意义,正如“不管白猫还是黑猫,抓住老鼠才是好猫”一样,在企业的商业实战中,数据分析师分析问题、解决问题时,首先考虑的是思路,其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术进行筛选,而不是先考虑到底是用统计技术还是用数据挖掘技术来解决这个问题。 从两者的理论来源来看,它们在很多情况下都是同...
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如何成为顶尖的数据分析师
什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。 数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出研究对象的内在规律。在实际 工作当中,数据分析能够帮助管理者进行判断和决策,以便采取适当策略与行动。 数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分...
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《数据挖掘:实用案例分析》——第3章 数据挖掘建模 3.1 数据挖掘的过程
第3章 数据挖掘建模   数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。各运营支撑系统所积累的海量历史数据是企业的一笔宝贵财富,谁能正确地挖掘与分析隐含在数据中的信息,谁就能更好地向用户提供产品与服务,从而在竞争中脱颖而出。 3.1 数据挖掘的过程   数据挖掘提供了从数据到价值的解决方案: 数据+工具+方法+目标+行动=价值   目前,数据挖掘已有一系列应用:分类分析、聚类分...
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《数据挖掘:实用案例分析》——导读
前 言 为什么要写这本书   现在,什么程序员最稀缺?什么技术最火?回答:数据挖掘!   数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,因此“数据挖掘”已成为企业保持竞争力的必要方法。   近年来...
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《Python数据分析与挖掘实战》一导读
前 言 为什么要写这本书LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最炙手可热的25项技能中,数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么?数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势,揭示已知的事实,预测未知的...
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大数据分析不是巨大的负担,而是潜在的黄金
大数据分析是对海量数据的分析技术。大数据时代中,大数据的处理流程包含了数据采集、数据存储、数据分析以及数据挖掘等多个步骤,大数据分析是让无用数据提现价值的关键一步。   大数据分析的特点 大数据分析是利用多种手段从海量数据之中获取智能化、深入化而且更有价值的信息。 大数据分析与数据挖掘有着本质的区别,大数据分析需要大量的数据为基础,而数据量越大算法要求则越低。用于数据分析的数据类型并无固定要求...
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《BI那点儿事》数据挖掘初探
原文:《BI那点儿事》数据挖掘初探 什么是数据挖掘? 数据挖掘(Data Mining),又称信息发掘(Knowledge Discovery),是用自动或半自动化的方法在数据中找到潜在的,有价值的信息和规则。 数据挖掘技术来源于数据库,统计和人工智能。 数据挖掘能够做什么 对企业中产生的大量的数据进行分析,找出其中潜藏的规则更加清晰的了解目前的业务运行状况使得决策者把握未来的决策方向有了...
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SAS进阶《深入解析SAS》之SAS数据挖掘的一般流程
SAS进阶《深入解析SAS》之SAS数据挖掘的一般流程 1. 所谓数据挖掘,是指通过对大量的数据进行选择、探索与建模,来揭示包含在数据中以前不为人所知的模式或规律,从而为商业活动或科学研究提供帮助和服务。 2. 数据挖掘重要的两个类别:有监督分析(SupervisedAnalysis),无监督分析(UnsupervisedAnalysis)。 有监督分析属于目标导向(GoalDir...
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《R语言游戏数据分析与挖掘》一导读
前  言 为什么要写这本书随着大数据的概念越来越流行,越来越多的企业开始重视数据,期待从数据中寻找有价值的结论,以指导公司管理层决策,最终创造更大的价值。但是在游戏行业,数据分析的发展相对缓慢,很多游戏公司是在发现人口红利消失后才逐渐重视数据,希望利用数据驱动产品。而在各种数据分析技术中,R语言作为一个可进行交互式数据分析和探索的强大平台,拥有举足轻重的作用。R语言的免费开源使得很多公司用它来处...
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数据分析与数据挖掘的相关问答

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回答

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 ...

问题

【教程免费下载】Python数据分析与挖掘实战

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数据产生:业务系统每天会产生大量结构化的数据,存储在业务系统所对应的数据库中,包括MySQL、Oracle和RDS等类型。数据收集与存储࿱ ...

回答

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 ...

问题

数据分析与数据挖掘什么关系?

问题

【教程免费下载】Python数据挖掘:概念、方法与实践

问题

【教程免费下载】 Python数据挖掘:概念、方法与实践

回答

金融大数据平台,数道云1.采用大数据技术,可对数据进行深度挖掘与分析,进而有针对性展开业务,从而提高市场业绩2.统一的数据存储、数据管理、数据分析,降低人力成本,同时提高工作效率3.通过对业 ...

问题

MaxCompute产品简介:与其它阿里云服务的集成使用

回答

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(Padhrai ...

数据分析与数据挖掘的相关课程

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