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数据仓库和数据挖掘
以下关于
数据仓库
的描述中,正确的是___。
答:
数据挖掘
就是要智能化和自动化地把数据转换为有用的信息和知识。目前,常用的数据挖掘方法有关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析等。由此可见,选项B的描述是正确的。 OLAP(On—line analytical processing)是联系分析处理的英文缩写。它仍使用DBMS存取数据,即选项C的描述是错误的。
数据仓库
不是...
数据挖掘
专业有哪些应用啊,这是个什么样的专业,发展前景怎样?
答:
5、交叉营销:通过对商品和服务组合营销模式的分析,能够发现商品之间的搭配销售模式。利用这些模式,能够设计交叉销售策略。例如,在零售业进行客户购物摇篮分析,根据结果对货架重新摆放,从而提高销售量;电台通过对馆长观看习惯的分析,重新编排节目,提高收视率;零售业巨头沃尔玛使用
数据仓库和数据挖掘
技术...
为什么企业需要
数据仓库
答:
决策者必须从不同的商业角度观察数据,比如说产品、地区、客户群等不同方面观察数据,操作型数据不适合从不同的角度进行分析。提供战略决策信息需要大量的企业数据,能够以合适的格式存放并能快速检索。 随着计算机技术的快速发展,存储成本迅速降低和计算能力大大提高,使建立
数据仓库
成为可能。
数据挖掘
在商务智能应用中有何地位
与
作用
答:
商务智能指利用
数据仓库
、
数据挖掘
技术对客户数据进行系统地储存和管理,并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析,提供各种分析报告,如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等,为企业的各种经营活动提供决策信息。 “商务智能是企业利用现代信息技术收集、管理和分析...
简述客户关系管理软件系统的不同类型及特征
答:
这个类型的系统主要用于自动化的处理企业的日常流程,例如销售线索跟踪、客户问题处理、市场活动管理等。2. 分析型客户关系管理系统 分析型客户关系管理系统主要关注客户数据的挖掘和分析,通过
数据仓库和数据挖掘
技术,对收集的大量数据进行深度处理和分析,为企业的决策提供可靠的依据。分析型客户关系管理系统...
浅析
数据仓库
的构建方法
答:
用户部分,即具体面向使用者的应用部分,主要是指
数据仓库
存取与检索为用户提供了访问数据仓库或数据集市的功能,其中分析与报告为用户使用数据仓库提供了一组工具,用于帮助用户对数据仓库或数据集市进行联机分析或
数据挖掘
等。2、数据仓库构建方法 2.1 普通数据仓库构建方法。对于普通数据仓库的构建,企业在...
数据挖掘与
预测分析术语总结
答:
文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统
数据挖掘
技术分析文本结构。非结构化数据(Unstructured Data):数据要么缺乏事先定义的数据模型,要么没按事先定义的规范进行组织。这个术语通常指那些不能放在传统的列式数据...
数据挖掘
的国内外研究现状
答:
二、数据挖掘技术数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,代写论文其中
数据仓库
技术的发展
与数据挖掘
有着密切的关系。大部分情况下,数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据挖掘库或数据集市中,因为数据仓库会对数据进行清理,并会解决数据的不一致问题,这会给数据挖掘带来很多好处。此外数据挖掘还...
企业如何更好的搭建
数据仓库
?
答:
从目前
数据仓库
的发展来讲,数据可以存放于不同类型的数据库中,数据仓库是将异种数据源在单个站点以统一的模型组织的存储,以支持管理决策。数据仓库技术包括数据清理、数据集成、联机分析处理(OLAP)
和数据挖掘
(DM)。OLAP是多维查询和分析工具,支持决策者围绕决策主题对数据进行多角度、多层次的分析。OL...
数据挖掘
按数据挖掘方法和技术分类有哪些
答:
数据挖掘
技术是一种数据处理的技术,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、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据
数据仓库
中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理...
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