數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和weka-閱讀頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)挖掘—實(shí)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及Java實(shí)現(xiàn)?原書(shū)–英文版《DataMining—PracticalMachineLearningToolsandTechniqueswithJavaImplementations》，新西蘭IanH.Witten、EibeFrank著?Weka–Anopensource

2025-06-03 09:02

數(shù)據(jù)挖掘和環(huán)境保護(hù)-閱讀頁(yè)

【摘要】1.數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)組織?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系化環(huán)境從數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)——以單一的數(shù)據(jù)資源為中心，著重事務(wù)處理，?競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境要求科學(xué)、準(zhǔn)確、快速的決策。?傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)不適宜DSS：–處理的性能特性不同?事務(wù)處理：數(shù)據(jù)的存取操作頻繁

2025-06-04 11:39

數(shù)據(jù)挖掘可挖掘的知識(shí)類(lèi)型-閱讀頁(yè)

【摘要】1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2?概念/類(lèi)描述?關(guān)聯(lián)模式?分類(lèi)?聚類(lèi)分析?預(yù)測(cè)?時(shí)間序列?偏差檢測(cè)

2025-06-04 11:38

數(shù)據(jù)挖掘從大數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則-閱讀頁(yè)

【摘要】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(guó)際）數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)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(kù)中挖掘一維的布爾形關(guān)聯(lián)規(guī)則?從交易數(shù)據(jù)庫(kù)中

2024-09-20 09:03

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘-閱讀頁(yè)

【摘要】姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘本章學(xué)習(xí)目標(biāo)了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的概念及特點(diǎn)了解數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用和功能熟悉數(shù)據(jù)挖掘的幾種主要技術(shù)姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概述數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和挖掘?qū)RM的影響姜素芳第7章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘

2025-06-04 00:05

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘-閱讀頁(yè)

【摘要】引言?數(shù)據(jù)是知識(shí)的源泉。但是,擁有大量的數(shù)據(jù)與擁有許多有用的知識(shí)完全是兩回事。過(guò)去幾年中,從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)這一領(lǐng)域發(fā)展的很快。廣闊的市場(chǎng)和研究利益促使這一領(lǐng)域的飛速發(fā)展。計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)收集技術(shù)的進(jìn)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(chǔ)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(kù)技術(shù)使我們很容易

2025-06-04 00:04

數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘-閱讀頁(yè)

【摘要】楊大川數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例講師簡(jiǎn)介l楊大川-邁思奇科技有限公司CTO?微軟（最有價(jià)值專(zhuān)家）?曾任美國(guó)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(lǐng)域合作伙伴

2025-03-08 14:37

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析-閱讀頁(yè)

【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(wù)案例?數(shù)據(jù)挖掘概念與常用技術(shù)l數(shù)據(jù)挖掘軟件與架構(gòu)?數(shù)據(jù)挖掘常見(jiàn)軟件?TeredataWarehouseMiner架構(gòu)特點(diǎn)l數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┡c應(yīng)

2025-03-08 23:27

數(shù)據(jù)挖掘ppt課件-閱讀頁(yè)

【摘要】④內(nèi)部公開(kāi)請(qǐng)勿外傳版權(quán)所有?1993-2022金蝶軟件（中國(guó)）有限公司④內(nèi)部公開(kāi)請(qǐng)勿外傳大數(shù)據(jù)時(shí)代企業(yè)內(nèi)部小數(shù)據(jù)挖掘杭州蝶舞軟件有限公司④內(nèi)部公開(kāi)請(qǐng)勿外傳大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求如何提升ERP應(yīng)用效果K/3運(yùn)營(yíng)魔方特色介紹目錄④內(nèi)部公開(kāi)請(qǐng)勿外傳全球每秒鐘發(fā)送百

2025-05-27 05:04

數(shù)據(jù)挖掘2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的olap技術(shù)-閱讀頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的OLAP技術(shù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)－數(shù)據(jù)挖掘的有效平臺(tái)?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)清理和數(shù)據(jù)集成，是數(shù)據(jù)挖掘的重要數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟?數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供OLAP工具，可用于不同粒度的數(shù)據(jù)分析?很多數(shù)據(jù)挖掘功能都可以和OLAP操作集成，以提供不同概念層上的知識(shí)發(fā)現(xiàn)?分類(lèi)?預(yù)測(cè)?關(guān)聯(lián)?聚集什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?

2025-03-18 10:50

數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)運(yùn)用現(xiàn)狀和發(fā)展新思路-閱讀頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)運(yùn)用現(xiàn)狀和發(fā)展新思路2023年12月29日李劍（上海）宏能暢然數(shù)據(jù)應(yīng)用有限公司內(nèi)容?關(guān)于宏能暢然?數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)運(yùn)用現(xiàn)狀及案例分析?數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品廠(chǎng)商的視野和新跡象?幾點(diǎn)思考2內(nèi)容?關(guān)于宏能暢然?數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)運(yùn)用現(xiàn)狀及案例分析?數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品廠(chǎng)商的視野和新跡象?幾點(diǎn)思考3關(guān)于宏能暢然?創(chuàng)立時(shí)間

2025-01-14 06:31

數(shù)據(jù)挖掘概念和技術(shù)ar(3)-閱讀頁(yè)

【摘要】2021-11-6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—2021-11-6數(shù)據(jù)挖掘：概念和技術(shù)2第6章：從大數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)中挖掘一維的布爾形關(guān)聯(lián)規(guī)則?從交易數(shù)據(jù)庫(kù)中挖掘多層次關(guān)聯(lián)規(guī)則?在交易數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘多維關(guān)聯(lián)規(guī)則?從

2024-11-03 19:44

數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值：壽險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析-閱讀頁(yè)

【摘要】數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值：壽險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析【北京理工大學(xué)劉勇張麗平】【計(jì)算機(jī)世界】　　壽險(xiǎn)是保險(xiǎn)行業(yè)的一個(gè)重要分支，具有巨大的市場(chǎng)發(fā)展空間，因此，隨著壽險(xiǎn)市場(chǎng)的開(kāi)放、外資公司的介入，競(jìng)爭(zhēng)逐步升級(jí)，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力，使自己始終立于不敗之地，是每個(gè)企業(yè)必須面對(duì)的問(wèn)題。信息技術(shù)的應(yīng)用無(wú)疑是提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的有效手段之一。壽險(xiǎn)信息系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了多年的發(fā)展，已逐步成熟完善，

2025-07-10 07:23

數(shù)據(jù)挖掘7章分類(lèi)和預(yù)測(cè)-閱讀頁(yè)

【摘要】2021年6月14日星期一DataMining:ConceptsandTechniques1分類(lèi)和預(yù)測(cè)（1）主講人：蔡偉杰2021年6月14日星期一DataMining:ConceptsandTechniques2第七章：分類(lèi)和預(yù)測(cè)?什么是分類(lèi)？什么是預(yù)測(cè)?關(guān)于分類(lèi)和預(yù)測(cè)的一些問(wèn)題?使用決

2025-05-29 03:03

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘習(xí)題-閱讀頁(yè)

【摘要】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。

2025-06-04 00:04

金融數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘-全文預(yù)覽

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