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对数据挖掘的理解
数据挖掘的
含义是什么
答:
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有l噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,
提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程
。该定义包含以下几层含义:(1)数据源必须是真实的、大量的、有噪声的;(2)发现的是用户感兴趣的知识;(3)发现的知识是可接受、可理解、可运用的;(4)并不要求发现放之四...
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘可以与用户或知识库交互
。
数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤
。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘,
官方定义为从纷繁复杂的海量数据中,挖掘出隐藏的、有价值的知识和信息
,这个过程就像从沙子里淘金,寻找那些未经揭示的宝藏。简单来说,数据挖掘就是对数据进行深度分析,以揭示其中蕴含的规律和洞察。挖掘目标的指向</ 数据挖掘的目标主要分为两类:预测任务和描述任务。预测任务如预测销售趋势,...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘,简单来说,
就是通过复杂算法在海量数据中揭示隐藏的有价值信息的过程
。它是一个多学科交叉领域,涉及到计算机科学的多个分支,如统计学、在线分析处理、情报检索、机器学习以及模式识别等。这些方法旨在挖掘出数据背后的规律和模式,以支持决策、优化查询和管理信息。数据挖掘对象的多样性使其适用范...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘,
本质上是通过科学方法从海量数据中挖掘出有价值的知识或洞察
。它融合了统计学的抽样技巧、人工智能的智能算法,以及机器学习的模型构建,犹如一把揭示隐藏信息的金钥匙。挖掘过程:三步曲</ 数据挖掘的过程如同一场精密的探索旅程,通常划分为三个关键阶段:数据准备</: 这是挖掘的起始点,包括...
数据挖掘的
概念
答:
数据挖掘
(Data Mining)是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术,能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性,并用于决策支持、过程控制和预测分析。数据挖掘通常采用人工智能、统计学、机器学习等领域的技术和方法,从大型数据库中提取隐含在其中的有用信息,并以易于
理解
的方式...
数据挖掘
和数据分析的区别
答:
对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据挖掘能够采用不同类型的数据,比如声音,文本等。结果上:数据分析对结果进行解释,呈现出有效信息,
数据挖掘的
结果不容易解释,对信息进行价值评估,着眼于预测未来,并提出决策性建议。数据分析是把数据变成信息的工具,数据挖掘是把信息变成认知的工具,如果...
从
数据挖掘
研究角度看,如何
理解数据
信息分析
答:
从数据挖掘研究角度看,数据信息分析的理解如下:一、
数据挖掘的理解
数据挖掘是一种通过运用自动或半自动趋势分析算法和机器学习方法在大型数据集中自动发现模式、关联、规律的方法。它是从大量数据中发现信息、提取知识的过程。数据挖掘可以通过聚类、分类、预测、关联规则等技术
对数据
进行处理以及分析,以便...
什么是
数据挖掘
技术
答:
所谓
数据挖掘
技术简单
的理解
就是处理数据的一种技术,它会用到仿生全局优化的算法,是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和
挖掘的
过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。数据挖掘技术包括三个主要的部分 它包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。其中算法...
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘
(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。原则上讲,数据挖掘可以...
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