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数据挖掘技术定义与基本原理
什么是
数据挖掘技术
答:
数据挖掘技术是数据处理的技术,
它有三个主要部分是算法与技术、数据、建模能力,作用是对数据进行分析、挖掘和处理,得到最后的评估结果
。它通常会有八个步骤来完成,先信息收集,再数据集成,然后数据规约,之后清理数据、变换数据、挖掘数据、评估模式、表示知识,并且整个过程是重复循环的。什么是数据挖掘...
什么是
数据挖掘
?
概念
是什么?
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;...
数据挖掘
概述
答:
数据挖掘结合了人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库和可视化技术,自动化地分析企业的数据
,通过归纳推理挖掘潜在模式,以辅助决策者调整市场策略,降低风险,做出明智决策。知识发现过程可以分为三个关键阶段:数据准备、数据挖掘和结果表达与解释。数据准备涉及从相关数据源中提取所需信息,整合成适...
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘是一种从大量数据中提取、分析和预测信息的科学方法
。
数据挖掘是一个涉及多个步骤和技术的过程
。它主要是指通过特定的算法和模型,对海量数据进行处理和分析,以发现数据中的模式、趋势或关联关系。这些模式和关联关系可能是未知的、不明确的或难以通过常规手段发现的。数据挖掘通常应用于各种领域,如...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的技术
。数据挖掘是一个跨学科的领域,涉及计算机科学的多个分支,如机器学习、统计学等。其主要目的是从海量的数据中识别出模式、趋势或关联,从而帮助决策者做出更好的判断。具体来说,数据挖掘涉及以下几个关键方面:1. 数据预处理:这一阶段主要是对原始...
什么是
数据挖掘
答:
数据挖掘技术是数据处理的技术
。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值...
什么是
数据挖掘
?
答:
数据选择 从数据库中提取与分析任务相关的数据;数据变换 通过汇总或聚集操作,把数据变换和统一成适合挖掘的形式;
数据挖掘
基本
步骤,使用智能方法提取数据模式;模式评估 根据某种兴趣度,识别代表知识的真正有趣的模式;知识表示 使用可视化和知识表示
技术
,向用户提供挖掘的知识。数据挖掘方法论 业务理解(...
什么是
数据挖掘
?
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...
数据挖掘概念
综述
答:
因此,数据挖掘是一门很广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。 特别要指出的是,
数据挖掘技术
从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,...
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