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企業(yè)信息安全常見的防范措施有哪幾方面
統(tǒng)、機(jī)房環(huán)境和終端應(yīng)用等四個方面的安全隱患，形勢嚴(yán)峻。企業(yè)信息安全隱患的防范是一個全方位的工作，需要運(yùn)用技術(shù)、管理和宣傳等措施，建立一個綜合性的防御安全體系，最大限度地降低企業(yè)信息有可能遭受的安全隱患。一般企業(yè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)都建立了統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)平臺、數(shù)據(jù)庫平臺、應(yīng)用軟件平臺，統(tǒng)一業(yè)務(wù)生產(chǎn)處理流程，所有生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)集中在一個平臺上。這就more...企業(yè)信息安全在..
企業(yè)信息安全常見的防范措施有哪些
的安全隱患，形勢嚴(yán)峻。企業(yè)信息安全隱患的防范是一個全方位的工作，需要運(yùn)用技術(shù)、管理和宣傳等措施，建立一個綜合性的防御安全體系，最大限度地降低企業(yè)信息有可能遭受的安全隱患。 一般企業(yè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)都建立了統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)平臺、數(shù)據(jù)庫平臺、應(yīng)用軟件平臺，統(tǒng)一業(yè)務(wù)生產(chǎn)處理流程，所有生產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)集中在一個平臺上。這就對網(wǎng)..
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數(shù)據(jù)挖掘未來發(fā)展趨勢的簡單介紹 |
| 作者：佚名 來源：轉(zhuǎn)載 |
淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在進(jìn)銷存系統(tǒng)中的應(yīng)用 眾所周知，現(xiàn)代的進(jìn)銷存管理系統(tǒng)迫切需要一種新技術(shù)。這種技術(shù)可以從一定時期的歷史數(shù)據(jù)和大量的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，挖掘知識，從而為企業(yè)管理人員提供決策支持。而數(shù)據(jù)挖掘正是這樣一種可以從大量數(shù)據(jù)中提取出隱藏在數(shù)據(jù)之后有用信息的技術(shù)，它可以為人們的正確決策提供了很大的幫助。從定義上講，數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，它是對商業(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)化、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)。它是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)more...
金融未來的核心在于大數(shù)據(jù)挖掘 時下，查詢實(shí)時交通路況幾乎成為我們出行前必不可少的事情，而這些躲避擁堵的方案真的是實(shí)時監(jiān)控反饋的嗎?答案當(dāng)然是否定的，它主要在于數(shù)據(jù)分析，即通過帶GPS功能的手機(jī)以及其他移動設(shè)備收集位置信息和移動速度信息，并加以計(jì)算轉(zhuǎn)換成擁堵信息。事實(shí)上，這樣的技術(shù)在制造業(yè)、零售業(yè)、信息技術(shù)服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域已經(jīng)逐步顯現(xiàn)出重要性。那么，在金融領(lǐng)域，我們正在面臨或即將面臨怎樣的改變呢?企業(yè)精準(zhǔn)營銷、集團(tuán)業(yè)態(tài)整合、產(chǎn)品零售、交叉銷售等都需要大數(shù)據(jù)的發(fā)揮，大數(shù)據(jù)不僅成為全球各國爭相發(fā)展的技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)行信息粒化，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)�；⒍嗔６饶Ｊ桨l(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(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個方面。1、大數(shù)據(jù)經(jīng)常具有多層次/多粒度特性 1990年，我國著名科學(xué)家錢學(xué)森先生在其論文《一個科學(xué)新領(lǐng)域|| 開放的復(fù)雜巨系統(tǒng)及其方法》 中就指出： \只有一more...
淺析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在教學(xué)中的應(yīng)用 近年來，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)對學(xué)生學(xué)習(xí)成績進(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)動學(xué)校，分析變革教育的大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)帶來，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對教育領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探索教育變量之間的關(guān)系，為教育教學(xué)的科more...
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(shí)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(yùn)用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)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。
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、模式識別、粗糙集、模糊數(shù) 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(dú)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(jìn)的管理技術(shù)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(wù)模式提供信息服務(wù)，為用戶帶來不斷優(yōu)化的體驗(yàn)。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)信息以及各關(guān)聯(lián)信息的掛項(xiàng)整合具有極高的價值，而且大數(shù)據(jù)本身就能創(chuàng)造巨大的財富。更值得關(guān)注的是，大數(shù)據(jù)技術(shù)的more...
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(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)分析把競爭對手打敗。許多企業(yè)正試圖做同樣的事情，花費(fèi)數(shù)百萬美元在數(shù)據(jù)軟件上。
然而為了從數(shù)據(jù)中挖掘商業(yè)價值，企more...
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