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数据库与数据挖掘分析
浅谈
数据挖掘与数据
仓库
答:
数据挖掘
所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。即数据挖掘是要发现那些不能靠直觉发现的信息或知识,甚至是违背直觉的信息或知识,挖掘出的信息越出乎意料就可能越有价值。而传统的
数据分析
趋势为从大型
数据库
抓取所需数据并使用专属计算机分析软件。因此数据挖掘与传统分析方法有很大的不同。1....
数据仓库
与数据挖掘
的关系,区别与联系(概括一点)
答:
1、目的不同:数据仓库是为了支持复杂的
分析
和决策,
数据挖掘
是为了在海量的数据里面发掘出预测性的、分析性的信息,多用来预测。2、阶段不同:数据仓库是数据挖掘的先期步骤,通过数据仓库的构建,提高了数据挖掘的效率和能力,保证了数据挖掘中的数据的宽广性和完整性。3、处理方式不同:数据挖掘是基于...
数据分析和数据挖掘
的区别是什么?
答:
数据分析和数据挖掘
都是从
数据库
中发现知识、所以我们称数据分析和数据挖掘叫做数据库中的知识发现。但严格意义上来讲,数据挖掘才是真正意义上的数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in
Database
,KDD)。数据分析是从数据库中通过统计、计算、抽样等相关的方法,获取基于数据库的数据表象的知识,也就...
数据挖掘与数据分析
的区别是什么?
答:
(其实
数据分析
的范围广,包含了
数据挖掘
,在这里区别主要是指统计分析)数据量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。对象上:数据分析往往是针对数字化的数据,而数据...
Python
数据分析与数据挖掘
是啥?
答:
python
数据挖掘
(data mining,简称DM),是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。
数据分析
通常是直接从
数据库
取出已有信息,进行一些统计、可视化、文字结论等,最后可能生成一份研究报告性质的东西,以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为...
简述
数据库
数据仓库
和数据挖掘
三者之间的关系
答:
数据仓库
与数据挖掘
的差别 (1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源。(2) 数据挖掘是一种
数据分析
技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。1、
数据库
:是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成,表是二维的,一张表里面有很多字段。字段一字排开,...
数据分析和数据挖掘
学要哪些专业知识
答:
数据挖掘
需要的技能:1.需要理解主流机器学习算法的原理和应用。2.需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.需要理解
数据库
原理,能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。更多数据挖掘的信息,推荐咨询...
谁能说说数据仓库,
数据挖掘
,BI三者之间的区别
和
联系的相关推荐_百度知 ...
答:
面向业务的
数据库
常称作OLTP,面向
分析
的数据仓库亦称为OLAP 数据挖掘:
数据挖掘
看穿你的需求,广义上说,任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来,数据挖掘就是BI。但从技术术语上说,数据挖掘(Data Mining)特指的是:源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种...
数据仓库
与数据挖掘
问题
答:
本文后续内容将针对这些数据仓库产品和解决方案的主要支撑技术进行比较,并结合IDC和ChinaBI相关报告给出相应的市场情况
分析
。2 支撑技术 在数据仓库系列技术中,主要的支撑技术包括
数据库
技术、ETL技术、OLAP技术、报表技术、
数据挖掘
技术。2.1 数据库技术 数据库技术是支撑数据仓库技术的基础技术。尽管在数据...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是人工智能
和数据库
领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出...
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