随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。 大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商
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2024-07-24 12:18:12
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数据挖掘随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工
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2023-11-17 19:48:47
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当前，传统（非互联网类）企业已认识到大数据的价值，但如何结合企业现状有效应用大数据，仍普遍存在着迷茫。针对这种现状，下文基于企业大数据应用的相关服务经验，提出一些可行性的思路和建议，供企业客户了解和实施。 一、企业最有价值的数据在哪里 大数据的价值基础来自于数据，对于企业最有价值的数据，我们认为有两点： 1)内部业务大数据(而非外部大数据)具有最高的应用价值 企业的大数据，从来源讲可分为内部(自身
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2024-03-06 13:15:35
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随着信息技术发展的不断深入，大数据也开始受到人们的越来越多的重视。大数据是一种极大规模的数据库，由收集、整合、存储、分析和使用的能力来了解特定的信息，其中包括由日志文件、照片、音频和视频等各种数据组成的文档。大数据是一种可以更有效地分析大量数据的技术，可以帮助企业提高生产效率，并且可以有效预测市场趋势，做出更好的决策。大数据的核心是数据挖掘，它涉及到更深入地分析数据，用于抽取潜在的规律和关联性。数
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2024-05-12 17:03:51
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导读：数据挖掘过程包含数据清洗、特征提取、算法设计等多个阶段，本文将讨论这些阶段。01 数据挖掘过程典型数据挖掘应用的过程包含以下几个阶段。1. 数据采集数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的
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2024-08-23 14:07:16
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1.数据清理： 通过填写缺失的值，光滑噪声数据，识别或删除离群点并解决不一致性来清理数据。2.数据集成 集成多个数据库，数据立方体或文件。 由于不同的数据库同一概念的属性可能有不同的名字，或者属性值命名不一致等都会造成不一致性和冗余。所以在
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2024-09-21 19:54:14
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随着现代化技术的发展，商业发展中遇到的大数据越来越多。但很多人对大数据的概念及其运转的过程还不是太了解，下面我们就为大家简单的介绍一下大数据。 一、大数据的概念 大数据研究的对象也是数据，但是这些数据无法被一般的数据库处理，或是由于其数据量太大，也或许是它的运转模式及运转速度太快，因此无法被处理。因此，为了真正的了解大数据分析的价值及内在，我们必须选择一种方式来实现对它的处理。
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2023-12-02 21:10:34
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什么是文本挖掘文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技
原创
2023-04-19 16:07:34
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一、环境部署 概念. 大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 数据挖掘( Data Mining )是有组织有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息， 从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则
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2023-07-10 17:19:04
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一、关联规则中的频繁模式 关联规则（Association Rule）是在数据库和数据挖掘领域中被发明并被广泛研究的一种重要模型，关联规则数据挖掘的主要目的是找出： 【频繁模式】：
Frequent Pattern，即多次重复出现的模式和并发关系（Cooccurrence Relationships），即同时出现的关系，频繁和并发关系也称为关联（
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2023-12-02 13:41:11
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大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据
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2023-06-09 14:43:09
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⑴神经网络方法 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分
原创
2023-04-19 10:06:13
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数据挖掘是一门多交叉研究领域。至于数据挖掘的理念和概念，本人没有兴趣去关注，我们只关注的是如何挖掘数据，挖掘知识的一些手段。数据挖掘都有哪些东西可以挖掘呢？关联知识挖掘：反映了一个事件和其他事件之间的依赖或关联。（数据库中的关联是现实世界中事物联系的表现。）分类：分类技术是一种有监督的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数
原创
2016-12-20 16:09:37
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接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDF
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2023-10-06 18:56:36
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自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。
人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。
第一个挑战：隐私保护的挑战。
这起源于两方面：一方面，随着移动互联
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2023-05-30 09:06:51
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一. 大数据及数据挖掘基础（私信小编007即可获取大量Python学习资料！）***部分主要简单介绍三个问题：1、什么是大数据？2、什么是数据挖掘？3、大数据和数据挖掘的区别？1、大数据（Big Data）大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产
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2023-09-13 17:11:24
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《Python金融数据挖掘》 数据挖掘的概念数据挖掘是数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD)中的一个重要步骤。数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中的有效信息的过程。数据挖掘基于计算机科学、数学等相关的理论方法和技术手段，通过数据采集、关系化存储、高速处理等手段，对采集到的数据进行应用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专
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2023-08-20 20:47:10
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大数据挖掘步骤都包括哪些?【导语】数据挖掘基本步骤，数据挖掘过程定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策，那么大数据挖掘步骤都包括哪些呢?1、定义问题在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想
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2023-06-14 08:31:45
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随着计算机技术的革新和网络媒体的快速发展，人们的生活以及企业发展进入了高速信息数字化时代。每天的生活以及生产都要产生大量的数据，例如交通，网络、文字、方位等。但是人们很少能够意识到这些丰富数据中隐藏了有价值的信息。什么是数据挖掘？2009年谷歌根据人们搜索的历史记录等大数据成功预测H1N1流感爆发地。2014年，百度利用球员团队表现情况、博彩公司赔率等大数据，成功地预测2014年世界杯（从淘汰赛到
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2023-08-31 14:48:42
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