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数据挖掘应用实例
中职信:审计中的SQL语言基础及
数据
分析
应用
答:
在实际案例中,唐老师通过电商公司业务分析,展示了SQL在时间维度、变动趋势和异常检测等多维度
数据挖掘
中的
应用
,如年度销售额分布、消费者行为洞察等。这些
实例
生动地展示了SQL在审计中的实战价值。唐东亚老师强调,面对数据审计的挑战,学习SQL并非遥不可及。他鼓励审计人员从实战出发,通过在线资源和实践...
大
数据
时代,大数据概念,大数据分析是什么意思?
答:
大
数据
时代是IT行业术语。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的
挖掘
和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括...
数据挖掘
能做什么
答:
聚类增强了人们对客观现实的认识,即通过聚类建立宏观概念。(4)序列模式通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式,这里强调时间序列对
挖掘
结果的影响。(5)偏差检验
数据
库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测出这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常
实例
、不满足规则的特例、观测...
数据挖掘
就是知识发现的过程
答:
6、特征:是从
数据
库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。7、变化和偏差分析:偏差包括很大一类潜在有趣的知识,如分类中的反常
实例
,模式的例外,观察结果对期望的偏差等,其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。8、Web页
挖掘
:随着Internet的迅速...
离散数学如何帮助解决实际生活中的问题?
答:
资源分配与调度:在生产管理、项目管理和任务调度等领域,离散数学的组合数学和排列组合方法可以帮助我们合理分配资源,提高生产效率。例如,通过使用贪心算法、动态规划等方法,我们可以找到一种最优的资源分配方案,使得总成本最低或者利润最大。
数据挖掘
与分析:在大数据时代,离散数学的聚类分析、关联规则挖掘...
数据仓库与
数据挖掘
实验_数据挖掘实验指导书
答:
数据挖掘
技术使数据处理技术进入了一个更高级的阶段,是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。因此加强数据挖掘领域的理论与实践学习也已成为专业学生的必修内容。 本实验指导书通过大量的
实例
,循序渐进地引导学生做好各章的实验。根据实验教学大纲,我们编排了五个实验,每个实验又分了五部分内容:实验目的、实验内容...
大
数据挖掘
方法有哪些?
答:
方法1.Analytic Visualizations(可视化分析)无论是日志数据分析专家还是普通用户,数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据,让数据自己说话,让听众看到结果。方法2.Data Mining Algorithms(
数据挖掘
算法)如果说可视化用于人们观看,那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析...
你好,SPSS统计分析与
数据挖掘
实例
分析视频教程,能不能分享一下,原来的...
答:
结合大量的
实例
对spss各模块的统计分析功能及图形功能等进行了详细讲解。每章均给出大量分析案例,具体内容为spss简介、spss
数据挖掘
系统介绍、spss数据文件管理、spss数据预处理、spss基本统计分析、多重反应分析、均值比较与检验、统计图制作、参数检验、回归分析、方差分析、相关分析、聚数分析、判别分析、...
销售预测的
挖掘
工具
答:
神经网络可很好地胜任
数据挖掘
技术,它通过模拟人脑反复学习技术来工作的。对给出的样本数据,神经网络通过类似人类记忆过程的方式学习数据中的统计规律,归纳出能描述样本特征的数据模型,然后用已学会的数据模型分类新给出的数据。用神经网络挖掘知识时,分析者首先找出一组变量,这些变量中需要有导致
实例
结果...
怎么学习用 R 语言进行
数据挖掘
答:
1. 统计建模与R软件(薛毅著):非常优秀的R语言入门教材,涵盖了所有R的基础
应用
&方法,示例代码也很...时间序列分析、
数据挖掘
等各方面的内容,看完之后你会发现,哇,原来R能做的事情这么多,而且做起来是...Inference Stochastic Differential Equations:with R examples》的书是关于这方面的内容的,有
实例
,内容...
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