【總結(jié)】高考總復(fù)習(xí):統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)案例【考綱要求】(1)理解隨機(jī)抽樣的必要性和重要性;(2)會(huì)用簡單隨機(jī)抽樣方法從總體中抽取樣本;了解分層抽樣和系統(tǒng)抽樣方法.(1)了解分布的意義和作用,會(huì)列頻率分布表,會(huì)畫頻率分布直方圖、頻率折線圖、莖葉圖,理解它們各自的特點(diǎn).(2)理解樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的意義和作用,會(huì)計(jì)算數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差.(3)能從樣本數(shù)據(jù)中提取基本的數(shù)字特征(如平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差
2025-04-17 07:36
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應(yīng)用寶典元昌安主編 鄧 松 李文敬 劉海濤 編著電子工業(yè)出版社1.1數(shù)據(jù)挖掘的社會(huì)需求現(xiàn)實(shí)情況:人類積累的數(shù)據(jù)量以每月高于15%的速度增加,如果不借助強(qiáng)有力的挖掘工具,僅依靠人的能力來理解這些數(shù)據(jù)是不可能的。現(xiàn)在人們已經(jīng)評估出
2025-05-12 08:31
【總結(jié)】金融數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘建構(gòu)信用卡評分模型之商業(yè)智慧流程鄭宇庭謝邦昌程兆慶臺(tái)灣政治大學(xué)資料採礦中心2021/6/162報(bào)告大綱?研究目的?分析工具?建模流程?結(jié)論與建議?Q&A2021/6/163研究目的?有效地篩選出償債能力不佳
2025-05-10 03:30
【總結(jié)】2020-11-6數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)1數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)—Chapter6—?張曉輝復(fù)旦大學(xué)(國際)數(shù)據(jù)庫研究中心2020-11-6數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)2第6章:從大數(shù)據(jù)庫中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則?關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?從交易數(shù)據(jù)庫中挖掘一維的布爾形關(guān)聯(lián)規(guī)則?從交易數(shù)據(jù)庫中
2025-08-22 09:03
【總結(jié)】3客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)目標(biāo)了解關(guān)系營銷的定義;掌握客戶關(guān)系管理的定義;掌握電子商務(wù)環(huán)境下的CRM模式;了解現(xiàn)代企業(yè)應(yīng)如何實(shí)施CRM;了解數(shù)據(jù)挖掘的含義、步驟。客戶金字塔理論pyramidmodel關(guān)系營銷關(guān)系營銷的產(chǎn)生背景關(guān)系營銷的定義客戶的分類關(guān)系營銷梯度推進(jìn)層次
2025-03-05 13:32
【總結(jié)】客戶關(guān)系管理與數(shù)據(jù)挖掘參考文獻(xiàn)內(nèi)容背景一、客戶關(guān)系管理二、數(shù)據(jù)挖掘是CRM成功的保障三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)四、結(jié)論背景知識(shí)v聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP(On-linetransactionprocessing):也稱為面向交易的處理系統(tǒng),其基本特征是顧客的原始數(shù)據(jù)可以立即傳送到計(jì)算中心進(jìn)行處理,并在很短的時(shí)間內(nèi)給出處理結(jié)果。這樣做的最大優(yōu)點(diǎn)是
2025-01-16 20:45
【總結(jié)】數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘基本概念?數(shù)據(jù)倉庫定義數(shù)據(jù)倉庫是一個(gè)面向決策主題的、集成的、時(shí)變的、非易失、以讀為主的數(shù)據(jù)集合。?數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的分類Web數(shù)據(jù)倉庫;并行數(shù)據(jù)倉庫;多維數(shù)據(jù)倉庫;壓縮數(shù)據(jù)倉庫等。?OLAP定義OLAP是針對某個(gè)特定的主題進(jìn)行聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)訪問、處理和分析,通過直觀的方式從多個(gè)
2025-03-09 12:58
【總結(jié)】習(xí)題一?假定用于分析的數(shù)據(jù)包含屬性age值(以遞增序)是:13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,25,30,33,33,35,35,35,35,36,40,45,46,52,70.?(a)使用min-max規(guī)范化將age值35變換到[,]區(qū)間。
2025-05-15 00:04
【總結(jié)】工學(xué)博士學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究毛國君北北京京工工業(yè)業(yè)大大學(xué)學(xué)2020年4月分類號(hào):TP311單位代碼:10005學(xué)號(hào):B202020009
2024-11-08 03:23
【總結(jié)】數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘轉(zhuǎn)自同濟(jì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院黃立平教授目錄?一、數(shù)據(jù)庫相關(guān)?數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展?數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中存在的問題?海量數(shù)據(jù)要求強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)分析工具?二、數(shù)據(jù)倉庫?什么是數(shù)據(jù)倉庫DW(datawarehouse)??數(shù)據(jù)
2025-03-09 13:13
【總結(jié)】1目錄一、大數(shù)據(jù)的來源二、什么是大數(shù)據(jù)四、大數(shù)據(jù)的應(yīng)用五、成功案例三、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵性技術(shù)2引言→電影《點(diǎn)球成金》3數(shù)據(jù)本質(zhì)是生產(chǎn)資料和資產(chǎn)丌可再生資源VS數(shù)據(jù)4數(shù)據(jù)爆炸式增長(每分鐘……)
2025-03-08 10:51
【總結(jié)】數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘綜述概念、體系結(jié)構(gòu)、趨勢、應(yīng)用報(bào)告人:朱建秋20xx年6月7日提綱?數(shù)據(jù)倉庫概念?數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)及組件?數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)?數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)(與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的區(qū)別)?數(shù)據(jù)倉庫性能?數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用?數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用概述?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與趨勢?數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用平臺(tái)(科委申
2025-05-24 13:26
【總結(jié)】數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘綜述概念、體系結(jié)構(gòu)、趨勢、應(yīng)用報(bào)告人:朱建秋2022年6月7日提綱?數(shù)據(jù)倉庫概念?數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)及組件?數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計(jì)?數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)(與數(shù)據(jù)庫技術(shù)的區(qū)別)?數(shù)據(jù)倉庫性能?數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用?數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用概述?數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與趨勢?數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用平臺(tái)(科委申
2025-07-19 17:46
【總結(jié)】其他統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)多學(xué)科領(lǐng)域,從多個(gè)學(xué)科汲取營養(yǎng)。這些學(xué)科包括數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、知識(shí)庫系統(tǒng)、知識(shí)獲取、信息檢索、高信能計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化。本課程以數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和基本方法為主要內(nèi)容,以方法的應(yīng)用為主線,系統(tǒng)敘述數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘的有關(guān)概念和基礎(chǔ)知識(shí),使學(xué)生
2025-05-13 01:44
【總結(jié)】數(shù)據(jù)分析與挖掘習(xí)題第一章作業(yè)?在你的回答中,強(qiáng)調(diào)以下問題:?(a)它是又一個(gè)騙局嗎?數(shù)據(jù)挖掘,在人工智能領(lǐng)域,習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD),也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫交互。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如,使用數(shù)
2025-03-25 02:56