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数据挖掘的方法
企业如何有效地进行
数据挖掘
和分析?
答:
第二步:明确数据的可用性,同时,确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据,必须从长期的维度来挖掘、分析数据,找到最关键的数字趋势,突出值得关注的信息。第三步:数据价值的衡量指标,对于收集的数据,有哪些衡量指标?这些指标对自上而下和想要学习了解更多
数据挖掘的
信息,推荐CDA数据分析师...
数据挖掘
是什么?
答:
数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析:对
数据挖掘的
结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。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、...
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;...
什么是
数据挖掘
?数据挖掘怎么做啊?
答:
数据挖掘
(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,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。原则上讲,数据挖掘可以...
数据挖掘的
数据分析
方法
有哪些
答:
回答:利用
数据挖掘
进行数据分析常用
的方法
主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等, 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到...
什么是
数据挖掘
,简述其作用和应用。
答:
数据挖掘是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,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。
数据挖掘的
作用体现在数据挖掘的定义上,...
什么是
数据挖掘
?
答:
以上六种
数据挖掘的
分析
方法
可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以 理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。· 间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中...
大数据时代空间
数据挖掘的
认识及其思考
答:
特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。(3)空间数据挖掘和知识评估:采用空间数据挖掘技术对空间数据进行分析处理和预测,从而发现数据背后的某种联系。然后结合具体的领域知识进行评估,看是否达到预期效果。2.空间
数据挖掘的方法
研究空间数据挖掘是一门综合型的交叉学科,结合了计算机科学...
大
数据
时代的数据怎么
挖掘
答:
综上所述,应用性是
数据挖掘的
一个重要特性,是其区别于其他学科的关键,同时,其应用特性与其他特性相辅相成,这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展,同时,也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看,实际应用的需求是数据挖掘领域很多
方法
提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析(...
数据挖掘的
基本流程是什么
答:
步骤(5)数据变换:通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适用于
数据挖掘的
形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。步骤(6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计
方法
、事例推理、决策树、规则推理、模糊集,甚至...
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