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传统数据挖掘技术主要针对什么数据
请问
什么
是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
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的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程:定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;...
什么
叫
数据挖掘
?
答:
(1)数据集大且不完整
数据挖掘
所需要的数据集是很大的,只有数据集越大,得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律,结果也才越准确。除此以外,数据往往都是不完整的。(2)不准确性数据挖掘存在不准确性,
主要
是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据;在工厂环境中,正常的数据往往会...
十三种常用的
数据挖掘
的
技术
答:
神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据库方法
主要
是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法等等。二、
数据挖掘技术
简述 数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术:...
传统
的
数据挖掘
和大数据的区别是
什么
答:
大数据具有“高维、海量、实时”的特点,就是说数据量大,数据源和数据的维度高,并且更新迅速的特点,
传统
的
数据挖掘技术
可能很难解决,需要从算法的改进和方案的框架等多方面去提升处理能力。数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。涉及到很...
请问
什么
是
数据挖掘
?数据挖掘怎么样?
答:
数据挖掘
就是对观测到的数据集(经常是很庞大的)进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。运用基于计算机的方法,包括新
技术
,从而在数据中获得有用知识的整个过程,就叫做数据挖掘。数据挖掘怎么样,严格地说,数据挖掘并不是一个全新的领域,它颇有点“...
数据挖掘技术
包括
哪些
答:
统计
技术
、关联规则、基于历史的MBR分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述。1、统计技术
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...
什么
叫
数据挖掘
、神经网络
答:
(1)数据集大且不完整
数据挖掘
所需要的数据集是很大的,只有数据集越大,得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律,结果也才越准确。除此以外,数据往往都是不完整的。(2)不准确性数据挖掘存在不准确性,
主要
是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据;在工厂环境中,正常的数据往往会...
什么
是
数据挖掘
答:
数据挖掘
的
技术
,可粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。数据...
数据挖掘技术主要
包括
哪些
答:
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频繁模式,即多次重复出现的模式和并发关系,即同时出现的关系,频繁和并发关系也称作关联。5、聚类分析
技术
。聚类分析有一个通俗的解释和比喻,那就是“物以类聚,人以群分”。
针对
几个...
数据挖掘
的
技术
有
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频繁模式...
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