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用户数据挖掘
数据挖掘
的基本步骤是什么
答:
建立
数据挖掘
库包括以下几个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。3、分析数据 分析的目的是找到对预测输出影响最大的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段,那么浏览分析这些数据将是一件非常耗...
数据挖掘
的概念
答:
数据挖掘
(Data Mining)是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术,能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性,并用于决策支持、过程控制和预测分析。数据挖掘通常采用人工智能、统计学、机器学习等领域的技术和方法,从大型数据库中提取隐含在其中的有用信息,并以易于理解的方式...
常用的
数据挖掘
工具有哪些?
答:
2Tanagra:使用图形界面的
数据挖掘
软件,采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力,但它的强项是统计分析,提供了众多的有参和无参检验方法。3.Weka:可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级
用户
可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时,Weka也...
数据挖掘
是做什么的
答:
数据挖掘
是一种利用技术和方法从大规模数据中揭示模式和关联、预测未来趋势的过程。数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法,从数据中提取有用的信息和知识。数据挖掘作为一项关键的数据分析技术,被广泛应用于不同领域,如商业、金融、医疗、社交媒体等。它提供了对庞大而复杂的数据集进行深入...
品牌
用户
主动行为
数据
分析与
挖掘
答:
品牌与
用户数据挖掘
分析主要可以分为2个部分:品牌分析&&用户分析 1.品牌分析 :帮助品牌找到自身在行业中的位置以及在用户心中主要的竞品对象。 不仅可以通过品牌分析功能得到自身品牌的现状分析,更可以通过此功能挖掘出消费者心中的竞争格局,及哪些竞争对手与自身争夺消费者心理份额最为激烈,从而指导市场...
数据挖掘
的方法有哪些?
视频时间 00:45
十三种常用的
数据挖掘
的技术
答:
数据挖掘
的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等。数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法。...
大
数据
时代的数据怎么
挖掘
答:
3月13日下午,南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的
数据挖掘
》的主题分享,深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。众所周知,大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。一、数据挖掘在大数据时代,数据的产生和收集是基础,数据挖掘是关键,数据挖掘可以说...
一分钟了解互联网
数据挖掘
流程
答:
输入预处理后的
数据
:9219:0.246 453:0.098 ……执行LDA
挖掘
算法:mahout cvb –k 20……输出挖掘结果:topic1 {computer,technology,system,internet,machine} topic2 {play,film,movie,star,director,production,stage} 我们可以获知
用户
的偏好是哪些主题,这些主题是由一些关键词组成。4、Sqoop导出到...
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘
(Data Mining)是采用数学的、统计的、人工智能和神经网络等领域的科学方法,如记忆推理、聚类分析、关联分析、决策树、神经网络、基因算法等技术,从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、...
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