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数据挖掘
的标准过程
视频时间 10:58
数据挖掘
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在信息化时代的洪流中,
数据挖掘
(Data Mining, DM)如同一座金矿,隐藏在海量数据的深处,等待着有识之士去挖掘其中的宝贵知识与价值。数据挖掘,简而言之,就是知识发现 in Database(KDD),它将人工智能与数据库科学紧密融合,致力于从繁杂的数据源中揭示潜在的规律,为决策提供强有力的支持。知识发...
怎么做
数据挖掘
?
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的录入与保存:创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期。建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据。 将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object。2、模型定阶:点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) AR(2) AR(3)形式的各种...
数据挖掘
的十大经典算法,总算是讲清楚了,想提升自己的赶快收藏_
百度
知 ...
答:
一个优秀的数据分析师,除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外,还需要掌握基本的
数据挖掘
思想,帮助我们挖掘出有价值的数据,这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-...
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什么是
数据挖掘
技术
答:
所谓
数据挖掘
技术简单的理解就是处理数据的一种技术,它会用到仿生全局优化的算法,是对信息进行手机、集成、规约、清理、变换和挖掘的过程。在数据挖掘时可能用到的软件有SAS EM、modeler、k-miner、tempo等等。数据挖掘技术包括三个主要的部分 它包含的算法与技术、数据、建模能力三个主要部分。其中算法...
数据挖掘
的步骤是什么
答:
数据挖掘
的步骤:定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。数据挖掘:根据数据功能的类型和...
数据挖掘
的主要步骤有哪些?
答:
(6)
数据挖掘
过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。(7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。(8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的...
怎样学习
数据挖掘
?
答:
数据挖掘
本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。学习一门技术要和行业靠拢,没有行业背景的技术如空中楼...
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