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数据挖掘常用算法和技术
数据挖掘技术
未来的发展趋势是什么
答:
数据挖掘技术
的智能化也是未来发展的重要方向。通过结合人工智能、自然语言处理等技术,数据挖掘将能够更智能地理解和解析数据,提供更高层次的分析和洞察。例如,智能化的数据挖掘系统可以根据用户的需求和背景,自动调整
算法和
模型,提供更个性化的分析结果。实时化是数据挖掘技术的另一个重要趋势。随着物联网...
啤酒和尿不湿案例属于哪种
数据挖掘算法
答:
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有
技术
方面的支持。1993年美国学者 Agrawal (个人翻译–-艾格拉沃)提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联
算法
,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个...
大
数据
就业有什么要求
答:
但是,在数据挖掘的应用中,分析人员不需要对数据分布做任何假设,数据挖掘中的
算法
会自动寻找变量间的关系。因此,相对于海量、杂乱的数据,
数据挖掘技术
有明显的应用优势。 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 收起 其他类似问题 2017-01-21 大数据的就业岗位有哪些 8 2018-02-16 大数据就业方向是什么...
如何系统地学习
数据挖掘
答:
不要在学习
技术
时想要面面俱到,这样会失去你的核心竞争力。 一、目前国内的
数据挖掘
人员工作领域大致可分为三类。1)数据分析师:在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询,商务智能,出分析报告。2)数据挖掘工程师:在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习
算法
实现和分析。3)科学...
数据挖掘
的入门概念
答:
模型构建是
数据挖掘
工作的核心阶段。主要包括准备模型的训练集和验证集,选择并使用适当的建模
技术和算法
,模型建立,模型效果对比等工作 6.5 模型评估 模型评估主要从两个方面进行评价:1)技术层面:- 设计对照组进行比较。- 根据
常用
的模型评估指标进行评价,如命中率、覆盖率、提升度等 2)业务经验:...
什么是并行
数据挖掘
?
答:
并行
数据挖掘技术
不同于其它并行
算法
的地方在于它需要处理的数据的规模很大。在并行算法中有一点是不可取的,那就是:算法主要是把磁盘和处理器之间以及各个处理器之间的数据规模尽量减少到最小。人们知道,对于并行而言,交互之间的消耗(即内存的使用)是比执行时间(计算阶段)重要得多的因素。数据挖掘...
数据
分析工具的五大要素
答:
不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。烙
数据挖掘算法
集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。预测性分析能力数据挖掘可以让分析员更好的...
数据挖掘技术
具有哪些特点?
答:
不可否认的是,在某些
数据发掘
项目中,因为缺少明确的事务方针,或许因为数据质量缺乏,或许因为人们抵抗不断改变的事务流程,又或许因为发掘人员缺少经验,都会导致成果欠安乃至底子没有作用。关于
数据挖掘技术
具有哪些特点,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你...
数据挖掘算法
答:
入门就看韩家威的《数据挖掘概念
与技术
》这本圣经就好了,但是要学好看懂看透彻,还是得基础牢固,这就得学习机器学习、模式识别、统计学习这些辅助基本课程。
数据挖掘算法
由于方向角度,学习起来应该从survey开始,这样能够较系统的学习。
大
数据
专业有哪些课程?
答:
总的来说,大数据专业需要学生付出很多努力和时间,但是对于喜欢数据和分析的学生来说,这是一门充满挑战和机会的专业。 大数据专业课程设置涵盖了数据结构与
算法
、数据库原理与应用、大
数据技术与
应用、
数据挖掘与
机器学习、数据可视化与分析等多个方面的内容。虽然学习难度较大,但是对于具有兴趣和热情的学生来说,这是一...
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