【摘要】1數(shù)據(jù)挖掘原理與SPSSClementine應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2?概念/類描述?關聯(lián)模式?分類?聚類分析?預測?時間序列?偏差檢測
2025-05-15 11:38
【摘要】姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘本章學習目標了解數(shù)據(jù)倉庫的概念及特點了解數(shù)據(jù)挖掘的應用和功能熟悉數(shù)據(jù)挖掘的幾種主要技術姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉庫概述數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的主要技術數(shù)據(jù)倉庫和挖掘對CRM的影響姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘
2025-05-15 00:05
【摘要】引言?數(shù)據(jù)是知識的源泉。但是,擁有大量的數(shù)據(jù)與擁有許多有用的知識完全是兩回事。過去幾年中,從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識這一領域發(fā)展的很快。廣闊的市場和研究利益促使這一領域的飛速發(fā)展。計算機技術和數(shù)據(jù)收集技術的進步使人們可以從更加廣泛的范圍和幾年前不可想象的速度收集和存儲信息。收集數(shù)據(jù)是為了得到信息,然而大量的數(shù)據(jù)本身并不意味信息。盡管現(xiàn)代的數(shù)據(jù)庫技術使我們很容易
2025-05-15 00:04
【摘要】楊大川數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘實戰(zhàn)案例講師簡介l楊大川-邁思奇科技有限公司CTO?微軟(最有價值專家)?曾任美國硅谷Annuncio公司首席工程師?招商迪辰產(chǎn)品研發(fā)部總經(jīng)理?現(xiàn)兼任中科院客座教授lMinesage:邁思奇科技有限公司?微軟數(shù)據(jù)分析/挖掘領域合作伙伴
2025-02-21 14:37
【摘要】DataMining:Concept,technicalandmethodNCRDataMiningTeam2022/06議程l數(shù)據(jù)挖掘概述?數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務案例?數(shù)據(jù)挖掘概念與常用技術l數(shù)據(jù)挖掘軟件與架構?數(shù)據(jù)挖掘常見軟件?TeredataWarehouseMiner架構特點l數(shù)據(jù)挖掘實施與應
2025-02-21 23:27
【摘要】2020-11-6數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術1數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術—Chapter6—?張曉輝復旦大學(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2第6章:從大數(shù)據(jù)庫中挖掘關聯(lián)規(guī)則?關聯(lián)規(guī)則挖掘?從交易數(shù)據(jù)庫中挖掘一維的布爾形關聯(lián)規(guī)則?從交易數(shù)據(jù)庫中
2025-08-22 09:03
【摘要】E-MAIL:數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘技術ElectronicCommerce夏火松E-MAIL:?IstituteOfMISAndLMS,wuse()E-MAIL:第6
2025-03-09 12:39
【摘要】河北北方學院:趙志升數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘DataWarehouseandDataMining?4.1OLAP概念、特點與分類?4.2OLAP的基本操作?4.3OLAP的數(shù)據(jù)模型?4.4基于多維數(shù)據(jù)庫的OLAP(MOLAP)?4
【摘要】數(shù)據(jù)挖掘入門Date1
2025-05-12 08:50
【摘要】數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)主講教師:王玲教科書和參考書n教科書q數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術,JiaweiHan和MichelineKamber著,機械工業(yè)出版社(2022)n參考書q數(shù)據(jù)挖掘原理,DavidHand,HeikkiMannila和PadhraicSmyth著,機械工業(yè)出版社(2022)qDataMining
2025-05-12 08:29
【摘要】數(shù)據(jù)挖掘綜述北京師范大學數(shù)學學院1數(shù)據(jù)挖掘技術的由來n網(wǎng)絡技術的高度發(fā)展n數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏n支持數(shù)據(jù)挖掘技術的基礎n從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)信息的進化數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏激增的數(shù)據(jù)背后隱藏著許多重要的信息,人們希望能夠對其進行更高層次的分析,
2025-04-30 18:14
【摘要】第二章:管理與決策支持的數(shù)據(jù)挖掘方法教師:廖芹第二章管理與決策支持的數(shù)據(jù)挖掘方法概述主要方法:1、神經(jīng)網(wǎng)絡(感知機模型、BP、RBF、自組織模型)
2024-11-03 22:17