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大数据挖掘与数据分析
大数据与数据分析
有何区别?
答:
大数据分析
:是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、
数据挖掘
等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相...
数据分析和数据挖掘
的区别 – lxw的
大数据
田地
答:
而
数据挖掘
大多数是大而全,多而精,数据越多模型越可能精确,变量越多,数据之间的关系越明确
数据分析
更多依赖于业务知识,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低,数据挖掘往往需要更
大数据
量,而数据量越大,对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力,数学能力和机器学习的能力...
大数据分析
和
挖掘
哪个简单
答:
数据挖掘
具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。 1.从侧重点上来说,相比较而言,
数据分析
更多依赖于业务知识,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低。 2.从数据量上来说,数据挖掘往往需要更
大数据
量,而数据量越大,对于技术的要求也就越高。 3.从技术上来说,数据挖掘对于技术的...
统计
分析与数据挖掘
有区别吗?
答:
统计分析
和数据挖掘
还是有区别的其实
数据分析
的范围广,包含了数据挖掘,在这里区别主要是指统计
分析数据
量上:数据分析的数据量可能并不大,而数据挖掘的数据量极大。约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来与假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。对象上:数据分析往往是...
数据分析
师
和数据挖掘
工程师的区别
答:
数据分析
师岗位重在“分析”,
数据挖掘
工程师岗位重点是要“挖掘”。1、【数据分析师】:基于业务,通过数据分析手段发现
和
分析业务问题,为决策作支持。一般招聘这类岗位的公司规模都不会太小,人数可能不是一个唯一的衡量指标,但是业务规模肯定比较大,反而言之,业务规模太小的公司就没什么可分析的了。
数据分析和大数据
有什么区别?
答:
大数据分析
:是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、
数据挖掘
等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相...
大数据
和 数据挖掘
的区别
答:
是一个用数据发现问题、解决问题的学科。通常通过对数据的探索、处理、
分析
或建模实现。我们可以看到
数据挖掘
具有以下几个特点:基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另...
什么是
数据挖掘
答:
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、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、CBR、遗传算法、贝叶斯信念网络等。神经网络方法,可细分为:前向...
所谓的
大数据分析
师到底是干什么的?
答:
数据分析
主要是做数据的收集、
挖掘
、清洗、分析,最后形成具有业务价值的分析报告. 大包括数据体量的大,也包括数据维度的广.
大数据
工程师是个很重要的工作,就是通过
分析数据
来找出过去事件的特征。通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上,工程师正试图通过引入气象...
大数据
是什么专业?学的是些什么
答:
(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。(4)海量
数据分析与数据挖掘
。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity...
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