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数据仓库和数据挖掘
读研究生
数据挖掘和数据仓库
这个方向适合女孩读吗?那与之相关的专业有...
答:
另:如果你最后考的依旧是
数据挖掘和数据仓库
类的研究生,那么学习期间涉猎一些金融方面的知识,银行、证券、保险,在这些领域的数据分析和业务知识进行一些学习,毕业后最好能进入这些行业,其次是互联网(可能比较累),然后是某些行业内BI领头羊的IT公司或外资,如 微软 、ORACLE 、IBM ,国内的也有几...
利用互联网
挖掘
并记录你的企业构思的答案
答:
不过,随着市场化经济的推进改革,以及人员素质的提高。部分少数创业者、企业家也会先对企业有个全局构思,形成一个蓝图,统筹把握后才实施建立企业组织。企业的谋篇布局,或者称为经营格局、企业战略。主要根据政策、经济环境、市场环境等因素,确立经营的产品(包含服务和创意)、流程、成本利润、盈利模式、...
什么是
数据挖掘
,简述其作用和应用。
答:
数据挖掘
(Data Mining),就是从存放在数据库,
数据仓库
或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。 1)数据挖掘能做以下七种不同事情(分析方法): 数据挖掘· 分类 (Classification) · 估值(Estimation) · 预言(Prediction) · 相关性分...
数据挖掘
的方法及实施
答:
问题理解和提出→数据准备→数据整理→建立模型→评价和解释 问题理解和提出:在开始
数据挖掘
之前最基础的就是理解数据和实际的业务问题,在这个基础之上提出问题,对目标有明确的定义。数据准备:获取原始的数据,并从中抽取一定数量的子集,建立数据挖掘库,其中一个问题是如果企业原来的
数据仓库
满足数据挖掘...
根据以前的数据预测未来的行为用的是什么
数据挖掘
方法
答:
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DWH和BI经验,英语读写流利,具有项目推动能力,这样的人才年薪能达到20万以上。职业认证 1、SAS...
电子政务技术导论内容简介
答:
工作流技术在电子政务中起着至关重要的作用,本书对此进行了详尽的讲解。电子政务
数据仓库和数据挖掘
技术,是支撑决策支持系统的重要部分。集成技术的运用,确保了各类信息系统的无缝对接。同时,电子政务的安全技术,如数据加密和网络安全,是保障信息不被泄露的必要手段。虚拟现实技术在某些特殊场景下的应用...
数据挖掘
的概念?
答:
数据清洗(data clearning ),其作用就是清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;数据集成(data integration ),其作用就是将来自多数据源中的相关数据组合到一起;数据转换(data transformation ),其作用就是将数据转换为易于进行数据才它掘的数据存储形式;
数据挖掘
(data mining ),它是知识挖掘的一个...
什么是
数据挖掘
?
答:
的,面向商业应用的AI研究。选择
数据挖掘
这一术语,表明了与统计、精算、长期从事预 言模型的经济学家之间没有技术的重叠。3)数据挖掘和统计 统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法(回归)、抽样、基于经验的设计等 4)数据挖掘和决策支持系统 ·
数据仓库
· OLAP(联机分析处理)、Data Mart(...
数据挖掘
技术主要包括哪些
答:
3、回归分析技术。回归分析包括线性回归,这里主要是指多元线性回归和逻辑斯蒂回归。其中,在数据化运营中更多使用的是逻辑斯蒂回归,它又包括响应预测、分类划分等内容。4、关联规则技术。关联规则是在数据库
和数据挖掘
领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型,关联规则数据挖掘的主要目的是找出数据集中的...
数据挖掘
概念综述
答:
如果KDD的对象是
数据仓 库
,那么这些工作往往在生成
数据仓库
时已经准备妥当。数据准备是KDD 的第一个步骤,也是比较重要的一个步骤。数据准备是否做好将影 响到
数据挖掘
的效率和准确度以及最终模式的有效性。 2、数据挖掘 数据挖掘是KDD最关键的步骤,也是技术难点所在。研究KDD的人员中大部分都在研究数据挖掘技术,采用...
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