【總結(jié)】第2章從商務(wù)角度看數(shù)據(jù)挖掘程春明《數(shù)據(jù)挖掘》課件內(nèi)容提要引言從數(shù)據(jù)挖掘工具到解決方案數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的演變Crisp-DM模型數(shù)據(jù)挖掘支撐技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引言?商業(yè)數(shù)據(jù)是如何進(jìn)化為有用商業(yè)信息的??信息技術(shù)發(fā)展一個新的重要趨勢是識別信
2025-05-12 03:17
【總結(jié)】2020/9/15數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)1第5章:挖掘頻繁模式、關(guān)聯(lián)和相關(guān)?基本概念和路線圖?有效的和可伸縮的頻繁項集挖掘方法?挖掘各種類型的關(guān)聯(lián)規(guī)則?由關(guān)聯(lián)挖掘到相關(guān)性分析?基于約束的關(guān)聯(lián)挖掘?小結(jié)2020/9/15數(shù)據(jù)挖掘:概念和技術(shù)2什么是關(guān)聯(lián)挖掘??關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘:?
2025-07-31 09:44
【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)】-1-數(shù)據(jù)庫營銷內(nèi)訐材料數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊2021年8月15日-2-目錄?數(shù)據(jù)庫營銷概述和誤匙?營銷數(shù)據(jù)庫不業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫特點(diǎn)比較?數(shù)據(jù)庫營銷分類及3種營銷斱式介紹?客戶匙隑—RFM分層?常見預(yù)測模型簡介-3-數(shù)據(jù)庫營銷概述數(shù)據(jù)庫精準(zhǔn)營銷線下市場活動DM/E
2025-05-14 09:27
【總結(jié)】店鋪分析
2025-07-22 17:31
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘教科書和參考書?教科書?數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù),JiaweiHan和MichelineKamber著,機(jī)械工業(yè)出版社(2021)?參考書?數(shù)據(jù)挖掘原理,DavidHand,HeikkiMannila和PadhraicSmyth著,機(jī)械工業(yè)出版社(2021)中文版英文影
2025-01-17 12:37
【總結(jié)】2020年9月16日星期三DataMining:ConceptsandTechniques1第七章:分類和預(yù)測什么是分類?什么是預(yù)測關(guān)于分類和預(yù)測的一些問題使用決策樹進(jìn)行分類貝葉斯分類(向后傳播分類)帶回饋的分類基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的分類其他分類方法預(yù)測分類法的準(zhǔn)確性總結(jié)
2025-08-11 12:12
【總結(jié)】第9章數(shù)據(jù)挖掘與客戶關(guān)系管理案例卓越亞馬遜的推薦系統(tǒng)學(xué)習(xí)目標(biāo)通過本章的學(xué)習(xí),將能夠:?理解數(shù)據(jù)挖掘的含義?熟悉數(shù)據(jù)挖掘的功能?熟悉數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)?掌握數(shù)據(jù)挖掘的業(yè)務(wù)流程?了解客戶關(guān)系管理對數(shù)據(jù)挖掘的需求?理解數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的作用4數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫越來越大
2025-05-03 22:07
【總結(jié)】劉鵬中國云計算:中國網(wǎng)格:云計算概念與現(xiàn)狀Google文件系統(tǒng)GoogleMapReduceGoogleBigtable大云數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)內(nèi)容提綱云計算的起源云計算發(fā)展的驅(qū)動因素云計算的定義云計算是一種商業(yè)計算模型。它將計算
2025-08-01 16:19
【總結(jié)】保險行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘中國保險業(yè)信息管理的普遍現(xiàn)狀?匯集了大量客戶信息和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(如保單信息、客戶信息、交易信息、財務(wù)信息等數(shù)據(jù))?缺乏對數(shù)據(jù)背后隱含知識進(jìn)行挖掘的意識、手段和工具?無效數(shù)據(jù)泛濫,有效信息貧乏?信息繁雜,業(yè)務(wù)知識孤立問題:如何更好地匯總、分析這些海量數(shù)據(jù),并從中挖掘出業(yè)務(wù)內(nèi)在規(guī)律,將其變?yōu)橛杏玫男畔⒑蜕虣C(jī)?解決思路
2025-08-01 16:43
【總結(jié)】主講人朱揚(yáng)勇2一、數(shù)據(jù)挖掘概念定義數(shù)據(jù)挖掘從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù),是統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)的綜合。?數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)?數(shù)據(jù)挖掘與人工智能?數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘與KDD3一、數(shù)據(jù)挖掘概念原由國民經(jīng)濟(jì)和社會的信息化?社會信息化后,社會的運(yùn)轉(zhuǎn)是軟件的運(yùn)轉(zhuǎn)?社會信
2025-05-09 03:06
【總結(jié)】概念數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)是通過分析每個數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù),主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。關(guān)聯(lián)分析是指如果兩個或多個事物之間存在一定的關(guān)聯(lián),那么其中一個事物就能通過其他事物進(jìn)行預(yù)測.它的目的是為了挖掘隱藏
2025-05-10 04:57
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘彩電項目總報告蘿卜網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資料之彩電銷售的盈利趨勢分析與預(yù)測一、項目概述二、項目實施三、數(shù)據(jù)分析四、最終結(jié)論一、項目概述本項目實施時間為四個星期,安排如下:第一周(4月10日4月16日)寺找數(shù)據(jù)源,確定課題研究內(nèi)容和方向,人員分工,完成計
2024-11-25 21:57
【總結(jié)】天體光譜數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)太原科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院張繼福2021年11月一、概述1)數(shù)據(jù)挖掘2)天體光譜數(shù)據(jù)挖掘3)課題的研究意義二、主要研究工作1)基于約束FP樹的天體光譜數(shù)據(jù)相關(guān)性分析2)基于概念
2025-05-15 00:00
【總結(jié)】Clementine的數(shù)據(jù)處理介紹Clementine的數(shù)據(jù)處理技術(shù),學(xué)習(xí)如何合并和處理文件,樣本數(shù)據(jù),處理缺失值和時序數(shù)據(jù)?2022SPSSInc.2培訓(xùn)內(nèi)容?第一章合并多個數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)?第二章抽取樣本,選擇和緩存數(shù)據(jù)?第三章處理缺失數(shù)據(jù)?第四章處理日期?第五章處理時序數(shù)據(jù)?
2025-04-29 07:04