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数据挖掘的相关文章

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《R语言数据挖掘》----第1章 预备知识 1.1大数据
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章,第1.1节,作者[哈萨克斯坦]贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel),李洪成 许金炜 段力辉 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第1章 预备知识 本章中,你将学习基本的数据挖掘术语,比如数据定义、预处理等。最重要的数据挖掘算法将通过R语言进行说明,以便帮助你快速掌握原理,包括但不局限于分类、聚类和异常值检...
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R语言数据挖掘1.8.1 统计学与数据挖掘
1.8.1 统计学与数据挖掘 第一次使用数据挖掘这个术语的人是统计学家。最初,数据挖掘是一个贬义词,指的是企图提取得不到数据支持的信息。在一定程度上,数据挖掘构建统计模型,这是一个基础分布,用于可视化数据。 数据挖掘与统计学有着内在的联系,数据挖掘的数学基础之一就是统计学,而且很多统计模型都应用于数据挖掘中。 统计模型可以用来总结数据集合,也可以用于验证数据挖掘结果。
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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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《R语言数据挖掘》----1.6 网络数据挖掘
本节书摘来自华章出版社《R语言数据挖掘》一书中的第1章,第1.6节,作者[哈萨克斯坦]贝特·麦克哈贝尔(Bater Makhabel),李洪成 许金炜 段力辉 译,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6 网络数据挖掘 网络挖掘的目的是从网络超链接结构、网页和使用数据来发现有用的信息或知识。网络是作为数据挖掘应用输入的最大数据源之一。 网络数据挖掘基于信息检索、机器学习(M...
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面向大数据的时空数据挖掘
早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据,随着信息技术的不断提高以及移动设备和网络的广泛使用,数据产生的速度越来越快,数据收集的频率越来越高,数据密度的增长越来越显著,这些因素都使得大数据问题成为一种必然的趋势。而在大数据时代下很多商业数据都包含有时间和空间信息,比如设备,建筑,机构等的管理,能量的产生,分布及预测等。 早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据,随着信息技术的不断...
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数据挖掘—数据挖掘的商业应用
各种形式的数据挖掘逐渐成为商业运作的一个主要组成部分。目前几乎所有的商业过程都涉及某种形式的数据挖掘。 成本效率,客观理性,可维护性,软件集成,人类工程学,商业过程再建等问题都是数据挖掘成功应用的重要考虑因素。 商业环境中的数据挖掘可以定义为:通过自动分析公司的数据来生成可操作的模型。要在商业环境中使用,数据挖掘必须考虑经济效益,必须有助于实现公司的核心目标。关键是找出可操作的信息,或可以用...
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NLPIR大数据语义系统KGB技术引领新方向
  随着网络时代的到来和普及,现在大量的信息扎堆,在给人们代理快捷方便的同时也给我们带来一个难题,就是大量的数据如何消化以及真假的辨别,其次是这些信息的安全性如何保证,再就是他们的统一处理方式方法。这时一个新的名词出现了——数据挖掘技术。  数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。由于商业领域采用...
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《数据挖掘:实用案例分析》——3.4 本章小结
3.4 本章小结   本章主要介绍了数据挖掘建模的方法论和常用的建模工具。实践表明,由于人工智能发展的局限性,计算机在未来相当长的一段时期内不可能像人类这样会进行复杂的思考,它只会按照人的指令工作。但是,计算机拥有海量的数据存储能力和超强的计算能力,所以只要我们建立合适的业务模型,设计完善的执行程序,选择正确的分析算法,它一定可以更好地为我们服务。   数据挖掘技术是一个年轻且充满希望的研究领...
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《数据挖掘:实用案例分析》——第1章 初识数据挖掘 1.1 什么是数据挖掘
第1章 初识数据挖掘 随着计算机技术、网络技术、通信技术和Internet技术的发展,以及各行各业业务操作流程的自动化,企业内积累了大量业务数据,这些数据动辄以TB计算。这些数据和由此产生的信息是企业的财富,它如实地记录着企业运作的状况。面对大量的数据,迫使人们不断寻找新的工具,来对企业的运营规律进行探索,为商业决策提供有价值的信息,使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的有力工具就是数据挖掘...
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数据挖掘工程师的要求
数据挖掘工程师要求如下: 1.计算机、统计学等相关专业,具有深厚的统计学、数学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术; 2.掌握Oracle、SQLServer、DB2、SybaseIQ等一种以上的主流数据仓库产品; 3.熟悉Python、C++、C语言中的一种或以上; 4.熟悉BusinessObjects、Cognos、MicroStratety、Hyperion...
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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

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 ...

回答

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 ...

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

问题

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?

回答

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 ...

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 ...

回答

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 ...

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