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数据挖掘与处理
数据挖掘案例:考拉FM的个性化
数据挖掘和处理
答:
误操作对考拉FM的数据分析影响微乎其微,因为其强大的用户行为模型能快速响应用户操作,确保实时反馈与整体数据分析的和谐共存。不过,
处理
新闻数据时,考拉FM采取了策略性的时间窗口,如近两天的新闻和最近一个月的用户活跃度,以保持数据的新鲜和有效性。总的来说,考拉FM在
数据挖掘
的道路上稳步前行,不...
图像
数据挖掘与
图像
处理
之间的联系和区别?
答:
1、联系:图像
数据挖掘与
图像
处理
的联系是作用目标相同,均为图像。2、定义不同:图像数据挖掘是从大规模图像数据中挖掘出有用的信息和模式,图像处理是改变图像的外观、质量或特征。3、处理方式不同:图像数据挖掘主要侧重于对图像数据进行分析和挖掘,图像处理主要关注对图像进行处理和改变,如滤波、增强...
数据挖掘
的步骤是什么?有哪些注意事项?
答:
(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,可以使用平滑
处理
(3)实在补不全的,必须剔除,但是不要删除,说不定以后用得上 2、数据唯一性问题 解决思路:去除重复记录,只保留一条...
大
数据处理
技术和传统的
数据挖掘
技术最大的区别
答:
1、数据规模不同:传统的
数据挖掘
主要针对有限的大型数据库,处理的数据量相对较小。而大
数据处理
的数据量极大,可以处理大规模、多源异构的数据集。2、数据类型不同:传统的数据挖掘主要处理结构化数据,有关系型数据库中的表格数据。而大数据可以处理非结构化数据,有文本、图像、音频、视频等。
大
数据处理
技术和传统的
数据挖掘
技术最大的区别
答:
数据规模和来源。大数据
处理
技术和传统的
数据挖掘
技术最大的区别是数据规模和来源:传统的数据挖掘主要针对有限的大型数据库,而大数据的处理则源于大规模的、多源异构的数据集。这个差异也直接导致了数据处理和分析技术的巨大改变。
数据挖掘
的
数据处理
答:
数据挖掘
的
数据处理
从数据本身来考虑,数据挖掘通常需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示8个步骤。步骤(1)信息收集:根据确定的数据分析对象,抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。对于...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
通常涉及以下几个主要步骤:1、数据采集:收集和获取需要分析的数据,可以是结构化数据(如数据库)或非结构化数据(如文本、图像或音频)。2、数据预
处理
:对原始数据进行清洗、集成、转换和归约等处理,以消除噪声、处理缺失值、统一数据格式等,为后续分析做准备。3、特征选择和特征提取:确定...
数据挖掘
:数据清洗——异常值
处理
答:
在
数据挖掘
的探索之旅中,数据清洗是至关重要的一步,特别是异常值的
处理
,它就像数据海洋中的暗礁,如果不妥善处理,可能会影响后续分析的准确性。理解异常值是关键,因为它们可能是异常类别、自然变异或测量误差的体现,揭示出潜在的异常原因。首先,让我们定义离群点:它们是数据集中的显著异类,可能...
数据挖掘
中常用的方法有哪些?基本流程是什么?
答:
数据挖掘
的基本流程包括:选择数据集、数据预
处理
、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中,数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步,包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。在实现数据挖掘的过程中,常用的工具有R语言、Python、SQL Server Analysis Services等等,能够提供数据挖掘的可视化展示和多...
数据挖掘
预
处理
的过程不包括
答:
数据清理
数据挖掘
预
处理
是数据挖掘过程中的一个关键步骤,它包括数据集成、数据变换、数据规约等一系列处理,以确保数据的质量和有效性,为后续的数据挖掘算法提供准确、一致、可靠的数据基础。在这个过程中,数据清理通常不被视为数据挖掘预处理的一部分,而是作为数据预处理的一个单独环节。数据清理的主要...
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