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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)

簡單介紹智能決策系統(tǒng)

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。因此, 基于Internet的電子商務(wù)正不斷地興起,并逐漸成為Internet的主要內(nèi)容及主要的發(fā)展向。各種電子商務(wù)網(wǎng)站蓬勃發(fā)展,相互之間競爭也越來越激烈,如何在競爭中脫穎而出已經(jīng)成為各網(wǎng)站最迫切尋找的答案。   ..

分析現(xiàn)在云端加密存在的困境、隱患和問題

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而企業(yè)需要在云服務(wù)的兩端實(shí)施安全,即:為保障數(shù)據(jù)的安全性,終端用戶(進(jìn)一步稱為云服務(wù)用戶)仍需要采取同樣的行動(dòng)。     在談到數(shù)據(jù)泄露或未授權(quán)的訪問時(shí),我們首先想到的是加密。由于加密是從軍事領(lǐng)域進(jìn)入企業(yè)的,..

2016年各行業(yè)SaaS類早期創(chuàng)業(yè)公司融資狀況

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初創(chuàng)企業(yè)所獲融資總額最低。如果我們將這些趨勢與上市SaaS企業(yè)的總市值相比較,就會(huì)發(fā)現(xiàn)一些有趣的現(xiàn)象。首先,運(yùn)營類的SaaS初創(chuàng)企業(yè),他們傾向于垂直領(lǐng)域,更加關(guān)注目標(biāo)客戶的具體任務(wù),例如幫助農(nóng)民提高產(chǎn)量或者是幫助科學(xué)家來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)等。這種企業(yè)..

 

OA協(xié)同辦公系統(tǒng):淺析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

作者:佚名  來源:網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)讀:OA協(xié)同辦公系統(tǒng) ,淺析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù):量的、含噪聲的;發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(shí);發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受、可理解、可運(yùn)用;并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識(shí),僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。數(shù)據(jù)挖掘,簡單地可理解為通過對環(huán)境數(shù)據(jù)的操作,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)。    它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)
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   數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的,以及最終可理解的知識(shí)的非平凡過程。這個(gè)定義包括幾層含義:數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、大量的、含噪聲的;發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(shí);發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受、可理解、可運(yùn)用;并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識(shí),僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問題。數(shù)據(jù)挖掘,簡單地可理解為通過對環(huán)境數(shù)據(jù)的操作,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)。

   它是一門涉及面很廣的交叉學(xué)科,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、模式識(shí)別、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)等相關(guān)技術(shù)。就具體應(yīng)用而言,數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)間關(guān)系的過程,這些模型和關(guān)系可以用來做出預(yù)測。     
 
           從商業(yè)角度上看,數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù),其主要特點(diǎn)是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理,從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析(如查詢、報(bào)表、聯(lián)機(jī)應(yīng)用分析)的本質(zhì)區(qū)別是數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息、發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知,有效和可實(shí)用三個(gè)特征。先前未知的信息是指該信息是預(yù)先未曾預(yù)料到的,既數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識(shí),甚至是違背直覺的信息或知識(shí),挖掘出的信息越是出乎意料,就可能越有價(jià)值。

   數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖是一項(xiàng)新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù),但其發(fā)展速度十分迅猛,至今已經(jīng)形成了決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等多項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),極大的滿足了用戶的需求。

   數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個(gè)年輕而充滿希望的研究領(lǐng)域, 商業(yè)利益的強(qiáng)大驅(qū)動(dòng)力將會(huì)不停地促進(jìn)它的發(fā)展, 每年都有新的數(shù)據(jù)挖掘方法和模型問世,人們對它的研究正日益廣泛和深入。

   數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的。它不僅是面向特定數(shù)據(jù)庫的簡單檢索查詢調(diào)用, 而且要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀及宏觀的統(tǒng)計(jì)、 分析、 綜合和推理, 以指導(dǎo)實(shí)際問題的求解, 試圖發(fā)現(xiàn)事件間的相互關(guān)聯(lián), 甚至利用已有的數(shù)據(jù)對未來的活動(dòng)進(jìn)行預(yù)測。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究取得了一定的成果, 但是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究仍然面臨著許多問題和挑戰(zhàn), 還存在許多問題等待我們?nèi)ヌ剿骱脱芯俊?/P>

   

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