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请简述数据挖掘的定义
数据挖掘
与数据分析有哪些区别?
答:
1.数据挖掘的定义 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。2.与...
什么叫
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,数据挖掘可以应...
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,数据挖掘可以应...
数据挖掘的定义
包含以下几层含义( )。
答:
数据挖掘( data
mining )就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据 中
,提取隐藏在其中但又有潜在价值的信息和知识的过程。该定义包含以下几层含义:(1)数据源必须是真实的、大量的、有噪声的;(2)发现的是用户感兴趣的知识;(3)发现的知识是可接受、可理解、可运用的;(4)...
数据挖掘
与数据分析的区别是什么?
答:
数据挖掘是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程
。数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测,就是定量、定性,数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则,并且可相应得到模型得分或标签,模型得分如流失概率值、...
数据挖掘的
入门概念
答:
数据挖掘的
通用流程叫做CRISP-DM(Cross Industry Standard Process-Data Mining)数据挖掘方法论。CRISP-DM 6.1 商业理解 商业理解阶段主要完成对商业问题
的界定
,以及对企业内外部资源进行评估与组织,最终确定将企业的商业目标转化为数据挖掘目标,并制定项目的方案 6.2 数据理解 了解企业目前数据现状,提出...
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;...
数据挖掘的定义
是什么?有哪几种挖掘技术
答:
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。它是一门涉及面很广的交叉学科,包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
数据挖掘的
技术,可粗分为:统计方法、机器学习...
数据挖掘
概念综述
答:
从
定义
可以看出,
数据挖掘
(DataMining)就是从大量的、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。人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、...
什么是
数据挖掘
?
答:
首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用
数据挖掘
分类的技术,建立分 类模型,对于没有分类的数据进行分类。例子:a. 信用卡申请者,分类为低、中、高风险 b. 分配客户到预先
定义
的客户分片 注意: 类的个数是确定的,预先定义好的 · 估值(Estimation)估值与分类类似,不同之处...
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