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数据挖掘
数据挖掘
的目的在于
答:
数据挖掘
的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。一、数据挖掘简介 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...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
:从海量数据中挖掘智慧的深度解析随着科技日新月异,数据挖掘在互联网时代的影响力犹如璀璨的明珠,它在数据分析和数据科学的领域中熠熠生辉。今天,让我们一起探索这个神秘而强大的领域。数据挖掘:知识发现的艺术</ 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...
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...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
又译为
资料探勘
、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法,它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3...
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...
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...
数据挖掘
概念综述
答:
数据挖掘
概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(DataFusion)以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月 展开 ...
数据挖掘
的步骤是什么?有哪些注意事项?
答:
数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应标准的干净的、连续的数据,提供给数据统计、
数据挖掘
等使用。1、数据完整性问题 解决思路:数据补全 (1)通过其他信息补全,比如通过身份证号码推算性别、籍贯、出生日期、年龄等 (2)通过前后数据补全,例如时间序列确实,可以使用前后的均值填充,缺的数据多了,...
什么是
数据挖掘
答:
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隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中...
数据挖掘
与数据分析有哪些区别?
答:
1.
数据挖掘
的定义 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。2.与...
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