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数据仓库和数据挖掘
数据仓库与数据挖掘
的内容简介
答:
《
数据仓库与数据挖掘
》主要介绍
数据仓库和数据挖掘
技术的基本原理和应用方法,全书共分为12章,主要内容包括数据仓库的概念和体系结构、数据仓库的数据存储和处理、数据仓库系统的设计与开发、关联规则、数据分类、数据聚类、贝叶斯网络、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析、文本和Web挖掘。《数据仓库与数据...
数据仓库与数据挖掘
技术—数据光滑
答:
有些冗余可以被相关分析检测到。相关并不意味因果关系,也就是说如果A和B是相关的并不意味,A导致B或B导致A。
数据
变换把数据转换成适于
挖掘
的形式。1、光滑:去掉数据中的噪声。这种技术包括分箱、回归和聚类等 按箱平均值平滑分箱:箱中每个值都按箱中的平均值替换 按箱中值替换:箱中的每一个值...
什么是
数据挖掘
?
答:
原则上讲,
数据挖掘
可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据(如数据流),如数据库、
数据仓库
、数据集市、事务数据库、空间数据库(如地图等)、工程设计数据(如建筑设计等)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此,数据挖掘存在以下特点:(1)数据集...
数据仓库与数据挖掘
实验_数据挖掘实验指导书
答:
《
数据挖掘
》实验指导书 2011年3月1日 长沙学院信息与计算科学系 前言 随着数据库技术的发展,特别是
数据仓库
以及Web 等新型数据源的日益普及,形成了数据丰富,知识缺乏的严重局面。针对如何有效地利用这些海量的数据信息的挑战,数据挖掘技术应运而生,并显示出强大的生命力。数据挖掘技术使数据处理技术进入了一个更高级...
数据挖掘
方向前途怎么样?
答:
如果能将数据挖掘技术与个人已有专业知识相结合,必将开辟职业生涯的新天地!就目前来看,和大多IT业的职位一样,
数据仓库和数据挖掘
方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和,高端紧缺,在二线成熟,高端数据仓库和数据挖掘方面的人才尤其稀少。高端数据仓库和数据挖掘人才需要熟悉多个行业,至少有3年以上大型...
数据仓库与数据挖掘
教程的介绍
答:
《
数据仓库与数据挖掘
教程》是一部关于数据处理的高校教材,全书系统介绍数据仓库原理、联机分析处理、数据仓库设计与开发、数据仓库的决策支持应用,数据挖掘原理、信息论的决策树方法、集合论的粗糙集方法、关联规则、公式发现、神经网络、遗传算法、文本挖掘与web挖掘,以及数据仓库与数据挖掘的发展。
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘
流程:定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库
和数据仓库
目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。数据挖掘:根据数据功能的类型和和...
BI
和数据挖掘
的区别是什么?
答:
数据仓库
是商业智能的基础,许多基本报表可以由此生成,但它更大的用处是作为进一步分析的数据源。所谓数据仓库(DW)就是面向主题的、集成的、稳定的、 不同时间的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。多维分析
和数据挖掘
是最常听到的例子,数据仓库能供给它们所需要的、整齐一致的数据。在线分析处理...
请问什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
流程:定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库
和数据仓库
目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。数据挖掘:根据数据功能的类型和和...
数据分析模型
和数据挖掘
,只受
数据仓库
的质量影响吗?
答:
是的。数据分析模型
和数据挖掘
:是建立在
数据仓库
之上,分析数据仓库的。数据仓库是一种解决方案,是对原始的操作数据进行各种处理,并转换成有用信息的处理过程,用户可以通过分析这些信息,从而作出策略性的决策。因此,在很多场合,我们也把数据仓库系统称为决策支持系统。
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