數(shù)據(jù)挖掘的時代已經(jīng)來臨 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,數(shù)據(jù)對于一個企業(yè)的價值無需多說。如何收集商業(yè)數(shù)據(jù)以及從海量數(shù)據(jù)中提取價值已經(jīng)成為每個企業(yè)必須面對的課題,通過項目數(shù)據(jù)分析師可以很好的為你做出明確規(guī)劃。今天,數(shù)據(jù)分析師對于理解和構(gòu)建你的業(yè)務是如此的重要,以至于需要有人在上面評估什么樣的數(shù)據(jù)業(yè)務應該收集,然后讓他變得有價值。人們是否知道Netflix、Harrah’s、Amazon 和 Wal-Mart有什么共同之處?答案非常簡單,他們利用數(shù)據(jù)分析把競爭 more...
數(shù)據(jù)挖掘時代 表面上,這是一場爭奪終端入口布局的混戰(zhàn),但其背后,卻是對數(shù)據(jù)的“覬覦”�;釉掝}:大數(shù)據(jù)時代,中小企業(yè)要怎么參與?在《企業(yè)的金礦藏在大數(shù)據(jù)中》詳細介紹過大數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)營銷的價值。大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷跟過去有著質(zhì)的區(qū)別。以往,再精準的營銷,對象也是某一類人, 而在大數(shù)據(jù)環(huán)境中,每一個人都可以被區(qū)別對待,提供個性化的營銷方案。不僅是每一臺電腦前的人看到的商品推薦信息不同,即使是同一臺電腦前,不 more...
什么是數(shù)據(jù)挖掘 ?數(shù)據(jù)挖掘的主要功能 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如,使用數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)查 more...
互聯(lián)網(wǎng)金融未來的核心在于大數(shù)據(jù)挖掘 大數(shù)據(jù)的步伐蔓延開來 從信息時代到算法時代,“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)如同催化劑一般發(fā)揮著它獨有的功效,讓信息不對等的狀態(tài)逐步向市場化、功能化的方向演變,使得大數(shù)據(jù)能夠以數(shù)據(jù)平臺形式,在日益先進的管理技術下,得到越來越高品質(zhì)的數(shù)據(jù)倉庫,并以各種不同的數(shù)據(jù)服務模式提供信息服務,為用戶帶來不斷優(yōu)化的體驗。這得益于互聯(lián)網(wǎng)記錄和傳播特質(zhì)所帶來的高效信息共享,龐大的數(shù)據(jù)信息以及各 more...
數(shù)據(jù)挖掘主要實現(xiàn)的幾種功能 1、數(shù)據(jù)總結(jié)。其目的是對數(shù)據(jù)進行濃縮,給出它的緊湊描述。數(shù)據(jù)挖掘主要關心從數(shù)據(jù)泛化的角度來討論數(shù)據(jù)總結(jié)。數(shù)據(jù)泛化是一種把數(shù)據(jù)庫中的有關數(shù)據(jù)從低層次抽象到高層次上的過程。2、數(shù)據(jù)分類。其目的是學會一個分類函數(shù)或分類模型(也稱作分類器),該模型能把數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)項映射到給定類別中的某一個。3、數(shù)據(jù)聚類。是把一組個體按照相似性歸成若干類別,即"物以類聚"。它的目的是使屬于同一類別的個體之間的距離盡可能地小,而不同 more...
淺析網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘技術 數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的,以及最終可理解的知識的非平凡過程。這個定義包括幾層含義:數(shù)據(jù)源必須是真實的、大量的、含噪聲的;發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識;發(fā)現(xiàn)的知識要可接受、可理解、可運用;并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準的知識,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。 more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘技術在教學中的應用
近年來,數(shù)據(jù)挖掘技術得到了飛躍式發(fā)展,其應用領域也涉及到商業(yè)零售、電信數(shù)據(jù)分析、金融數(shù)據(jù)分析、生物醫(yī)學分析、教育管理分析等多個領域。隨著各行各業(yè)信息化建設的不斷完善,大量的信息數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘技術的應用提供了基礎和保障。本文將以教學為例,利用數(shù)據(jù)挖掘技術對學生學習成績進行深入分析。1、數(shù)據(jù)挖掘在教育教學中應用的可行性分析 數(shù)據(jù)驅(qū)動學校,分析變革教育的大數(shù) more...
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),指的是從大量、部分、模糊、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中,提取隱含其中、人們事先不知道、但又有用的信息,同時用能被人理解的模式進行高級處理的過程。它是數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的最核心部分。折射到金融行業(yè),數(shù)據(jù)挖掘技術應用的價值在于幫助金融企業(yè)分析影響其業(yè)務的關鍵因素,挖掘諸如“平均一個優(yōu)質(zhì)客戶能賺多少錢,平均一個不良客戶能虧損多少錢,創(chuàng)造新客戶的成本有多少”等方面的問題,從 more... 從數(shù)據(jù)分析與處理層面看,粒計算通過將復雜數(shù)據(jù)進行信息�;�,用信息粒代替樣本作為計算的基本單元,可大大提高計算效率。粒計算主要包括數(shù)據(jù)粒化、多粒度模式發(fā)現(xiàn)與融合、多粒度/跨粒度推理等核心研究內(nèi)容。大數(shù)據(jù)的表現(xiàn)性態(tài)、大數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)、基于大數(shù)據(jù)的復雜問題建模與粒計算框架的契合之處主要表現(xiàn)在以下3個方面。1、大數(shù)據(jù)經(jīng)常具有多層次/多粒度特性 199 more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展現(xiàn)狀 近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、三網(wǎng)融合等IT與通信技術的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)的快速增長成了許多行業(yè)共同面對的嚴峻挑戰(zhàn)和寶貴機遇,因而信息社會已經(jīng)進入了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)不僅改變著人們的生活與工作方式、企業(yè)的運作模式,甚至還引起科學研究模式的根本性改變。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 more... ..上海企業(yè)辦公自動化系統(tǒng)軟件專題
|