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数据挖掘理论与技术
数据挖掘技术
包括哪些
答:
数据挖掘
涉及的科学领域
和技术
很多,如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是:统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。2、关联规则 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在...
数据挖掘与
OLAP
理论与
实务目录
答:
首先,我们从
数据挖掘
的简介开始。数据挖掘,顾名思义,是现代统计科学在新世纪中的一项关键
技术
,它揭示隐藏在大量数据中的有价值信息,成为企业发现商机的关键手段。点式行销
和
门户同站的信息挖掘法是其实际应用的生动例子,如著名的"尿布与啤酒"关联销售策略,展示了数据挖掘在个性化推荐中的威力。然而,...
数据挖掘技术
主要包括哪些
答:
1、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的
数据挖掘技术
。在决策树里,所分析的数据样本先是集成为一个树根,然后经过层层分枝,最终形成若干个结点,每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的,它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算...
大数据时代空间
数据挖掘
的认识及其思考
答:
具体来说,空间
数据挖掘
就是在海量空间数据集中,结合确定集、模糊集、仿生学等理论,利用人工智能、模式识别等科学技术,提取出令人相信的、潜在有用的知识,发现空间数据集背后隐藏的规律、联系,为空间决策提供
理论技术
上的依据[1]。1.空间数据挖掘的一般步骤空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤:(1)空间数据准备:选择...
数据挖掘与
OLAP
理论与
实务简介
答:
随着人工智能与
数据技术
的日益进步,数据挖掘崭露头角,成为一门备受瞩目的新兴技术。本书专注于数据挖掘的
理论
探讨与实际应用,内容涵盖广泛,从
数据挖掘和
数据仓库的基础介绍开始,深入剖析数据挖掘的方法论,核心技术和手段,以及在线分析处理(OLAP)的重要性。书中特别关注
数据挖掘与
客户关系管理(CRM)...
高维
数据挖掘
什么是数据挖掘?
答:
数据挖掘
是一种强大的技术,其核心任务是从海量数据中挖掘出隐藏的、未被察觉的,但又具有实际价值的知识。这一过程可以被理解为从数据库、数据仓库或任何其他信息库中深入挖掘有价值的信息。它是一个集数据库管理、人工智能、机器学习和统计学等多种
理论与技术
于一体的交叉学科领域。在更广泛的意义上,...
企业
数据挖掘理论与
实践内容简介
答:
它为数据挖掘应用提供了强大的支持。《企业
数据挖掘理论与
实践》不仅适合于数据仓库和数据挖掘的专业开发者,也对高校师生深入理解这一领域提供了丰富的参考材料。总的来说,这本书旨在为读者提供一个全面理解企业数据挖掘理论与实践的平台,帮助他们掌握相关
技术
并应用于实际工作中。
数据挖掘
的概念?
答:
数据挖掘
(data mining ),它是知识挖掘的一个基本步骤,其作用就是利用智能方法
挖掘数据
模式或规律知识;模式评佑( pattern evaluation ),其作用就是根据一定评估标准interesting measures)从挖掘结果筛选出有意义的模式知识;知识表示(knowledge presentation ),其作用就是利用可视化和知识表达
技术
,向用户展示...
数据挖掘
的最新
理论
方法 有哪些
答:
主要包括
数据挖掘
基础知识,概率论与数理统计,数据挖掘效果评价,数据预处理,数据仓库,数据分类分析,数据聚类分析,关联规则发现,统计预测方法等。在讨论算法的同时引入应用实例,强调应用方法包括算法特点、参数选择、结果评价等方面的分析,
理论
联系实际,有利于算法的快速掌握和有效运用。
企业
数据挖掘理论与
实践图书目录
答:
企业
数据挖掘理论与
实践图书目录 1. 前言 这部分介绍了数据挖掘的基本概念,探讨了其特点、分类、过程和功能,以及它与相关学科的联系。同时,也讨论了数据挖掘的应用领域、挑战和未来发展趋势。2. 数据仓库和OLAP 详细解析了数据仓库的特征,包括数据粒度、预处理和元数据管理。章节中还涵盖了OLAP(联机...
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