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在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) |
| 作者：佚名 來(lái)源：轉(zhuǎn)載 |
| 導(dǎo)讀：在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)專題：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：，簡(jiǎn)單地可理解為通過對(duì)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)。
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淺析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 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(jiǎn)單地可理解為通過對(duì)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)。
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淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用 近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得到了飛躍式發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)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(xué)分析、教育管理分析等多個(gè)領(lǐng)域。隨著各行各業(yè)信息化建設(shè)的不斷完善，大量的信息數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)和保障。本文將以教學(xué)為例，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)進(jìn)行深入分析。
1、數(shù)據(jù)挖掘在教育教學(xué)中應(yīng)用的可行性分析
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)校，分析變革教育的大數(shù) more...
分析現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)挖掘帶動(dòng)的變遷 隨著數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)業(yè)的膨大，人們對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不太滿足了，于是把databases說成大數(shù)據(jù)，這便遇到了兩個(gè)不可回避的挑戰(zhàn)，第一個(gè)挑戰(zhàn)是由于關(guān)系代數(shù)的形式化約束過于苛刻，無(wú)法表示現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù);第二個(gè)挑戰(zhàn)是隨著數(shù)據(jù)量的增大，關(guān)系代數(shù)運(yùn)算性能急劇下降。在這個(gè)時(shí)候，我們的存儲(chǔ)技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，人類進(jìn)入了搜索時(shí)代。搜索因?yàn)榇鎯?chǔ)便宜了，存儲(chǔ)的速度大概每9個(gè)月翻一番，所以存儲(chǔ)帶動(dòng)了技術(shù)的腳步，這種搜索時(shí)代經(jīng)過了 more...
數(shù)據(jù)挖掘：金融信息化新熱點(diǎn) 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，指的是從大量、部分、模糊、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)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(shí)用能被人理解的模式進(jìn)行高級(jí)處理的過程。它是數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)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(shù)應(yīng)用的價(jià)值在于幫助金融企業(yè)分析影響其業(yè)務(wù)的關(guān)鍵因素，挖掘諸如“平均一個(gè)優(yōu)質(zhì)客戶能賺多少錢，平均一個(gè)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...
大數(shù)據(jù)挖掘的粒計(jì)算理論與方法 從數(shù)據(jù)分析與處理層面看，粒計(jì)算通過將復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行信息�；�，用信息粒代替樣本作為計(jì)算的基本單元，可大大提高計(jì)算效率。粒計(jì)算主要包括數(shù)據(jù)�；�、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?jī)?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(fù)雜問題建模與粒計(jì)算框架的契合之處主要表現(xiàn)在以下3個(gè)方面。
1、大數(shù)據(jù)經(jīng)常具有多層次/多粒度特性
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數(shù)據(jù)挖掘時(shí)代表面上，這是一場(chǎng)爭(zhēng)奪終端入口布局的混戰(zhàn)，但其背后，卻是對(duì)數(shù)據(jù)的“覬覦”。互動(dòng)話題：大數(shù)據(jù)時(shí)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(xì)介紹過大數(shù)據(jù)挖掘?qū)ζ髽I(yè)營(yíng)銷的價(jià)值。大數(shù)據(jù)時(shí)代下的精準(zhǔn)營(yíng)銷跟過去有著質(zhì)的區(qū)別。以往，再精準(zhǔn)的營(yíng)銷，對(duì)象也是某一類人, 而在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，每一個(gè)人都可以被區(qū)別對(duì)待，提供個(gè)性化的營(yíng)銷方案。不僅是每一臺(tái)電腦前的人看到的商品推薦信息不同，即使是同一臺(tái)電腦前，不 more...
數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)對(duì)于一個(gè)企業(yè)的價(jià)值無(wú)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(jià)值已經(jīng)成為每個(gè)企業(yè)必須面對(duì)的課題，通過項(xiàng)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(duì)于理解和構(gòu)建你的業(yè)務(wù)是如此的重要，以至于需要有人在上面評(píng)估什么樣的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)該收集，然后讓他變得有價(jià)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(jiǎn)單，他們利用數(shù)據(jù)分析把競(jìng)爭(zhēng) more...
數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的重要性一、CRM實(shí)施的前提——客戶細(xì)分客戶細(xì)分就是把客戶根據(jù)其性別、收入、交易行為特征等屬性細(xì)分為具有不同需求和交易習(xí)慣的群體，同一群體中的客戶對(duì)產(chǎn)品的需求的及交易心理等方面具有相似性，而不同群體間差異較大。
客戶群體細(xì)分可以使企業(yè)在市場(chǎng)營(yíng)銷中制定正確的營(yíng)銷策略，通過對(duì)不同類別客戶提供有針對(duì)性的產(chǎn)品和服務(wù)，提高客戶對(duì)企業(yè)和產(chǎn)品的滿意度，以獲取更大的利潤(rùn)。
客戶細(xì)分可以采用分類的方法，也可以采用聚類的方法。比 more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 近十多年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘在全世界信息產(chǎn)業(yè)界受到了極大的關(guān)注，并飛速發(fā)展，究其原因，在于全球信息技術(shù)的迅速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的快速普及造成了數(shù)據(jù)過量和信息爆炸，人們迫切需要有這樣一種技術(shù)可以幫助他們從浩如煙海的信息中找出他們真正需要的、有價(jià)值的那一部分信息和知識(shí)。而數(shù)據(jù)挖掘正是解決以上問題的有效手段。 關(guān)于數(shù)據(jù) more...
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