如今，许多的商业机构每天都可以获取大量的基础数据，即使一个触摸屏或是某一个显示终端处理过的订单、某一笔会计业务，我们都不能忽视其数据的意义。对于大型的零售公司、网络的销售卖家等商业机构，搜集数据的目的不仅是利用这些数据来改善商业目标，然而，如何有效的使用这些数据，也需要由专业研究人员来完成。数据挖掘（data mining）是研究从非常大的数据库中开发出有用的决策信息的方法。一般是指从大量的数据中
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2023-09-01 22:57:30
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-作者：Chandan Goopta 当前社会，说“数据就是金钱”是一点都不为过的。 在我们向一个基于app的世界转变时，数据发生了指数级的增长。然而，这些数据大部分都是松散的，是非结构化的，为了把它们提炼并构建为一种易懂和易用的形式，数据挖掘应运而生。现在我们可以看到许多利用人工智能，机器学习等提取数据的技术进行数据挖掘的工具。 这里特意推荐六种强大的开源数据挖掘工具：1.RapidMiner(
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2023-06-08 16:50:33
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数据挖掘是数据分析的重要手段，而数据分析本身除了数据挖掘以外，也有普通计算加减乘除，在多维多视角基础上来统计，看看指标结果、指标趋势、占比、同比环比等等，这也是一种数据分析。但是谈到业务分析的时候，情况就比上述又要复杂很多。首先业务分析是BI的最直接手段，BI通过业务分析来实现商业智能，那么业务分析和数据分析有啥区别和关系呢？举个例子，某企业销售强弱不均，客户需要知道原因。通常会直接多维统计各大
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2023-11-19 22:05:16
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微博的诞生、云计算、物联网、移动互联网等各种爆炸式数据，给商业智能的蓬勃发展提供了良好的“大数据”环境。大数据为BI带来了海量数据。对挖掘来说，大数据量要更容易对比.抢夺大数据市场，需要具备一定的实力，报表的呈现和简易分析只是停留在“B”的阶段，要想达到“I”的阶段，必须要结合整个大环境、大行业的数据来判断分析并给出真正有价值的信息和决策建议，这取决于你能拿到多广多深的数据和你的数据挖掘分析以及建
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2023-07-31 00:54:49
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随着大数据发展越来越火热，商业智能这些年来伴随着大数据进入到火热的阶段，商业智能与此同时也迎来了爆发，更是出现了很多bi分析工具，不少的企业在选择的时候就是因为缺乏一定的了解，也并不知道应该怎么样来作出选择，那么在对于市面上比较主流的一些产品进行了分析之后，相信大家也能够知道到底应该怎么作出选择。1. Power BI，综合评分：7.00分这也是比较主流的一款bi分析工具，来自于微软公司，在办公软
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2023-07-14 19:23:52
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最近发现很多人讨论BI数据分析，今天给大家全面介绍下BI数据分析相关的信息。首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？（1）战略目标的实现情况BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者
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2023-08-01 16:20:41
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数据中台和bi相关的项目都有比较深的接触，但现在很多中台的产品了bi的产品有很多同类功能，比如数据中台也有很多可视化大屏，而bi项目也会有数据建模的功能。今天看了一篇文章，有几点，深有体会：1、缺乏数据治理能力的BI项目，往往耗费大量的人工成本，来对脏数据清理和大量长尾数据的处理，既消耗了大量的成本，又出不来有价值的分析。数据中台和bi还是要各司期职。2、数据中台是一套“让企业的数据可持续用起来”
原创
2023-12-12 18:08:01
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数据仓库是面向分析的,数据库是面向事务处理. 数据仓库的数据是基本不变得,而数据库的数据是由日常的业务产生的,常更新 数据仓库的数据一般有数据库的数据经过一定的规则转换得到得 数据仓库主要用来分析数据,一般是tb级的的数据,比如决策支持系统,数据挖掘等.--------------------------关于数据仓库------------------------------------一．
《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
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2023-09-26 13:39:03
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一 介绍数据挖掘和机器学习是进行数据处理的非常有用的工具，当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很多模型和方法，对于初学者来说，面对这些模型总是无从下手。因此，后面的论述主要以处理数据的流程入手，把每个方法带入到数据处理的步骤中来讲，使得这些方法在数据处理中的具体位置有一个清晰的显示，有利于理解这些方法。 对于数据处理来说，整个处理的流程如下图1所示[1]： 由此可见，数据处理的流程
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2024-01-16 17:15:30
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大数据之所以受到人们的关注和谈论。是由于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。下面内容供个人学习用，感兴趣的朋友能够看一下。 智库百科是这样描写叙述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是眼下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中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平庸过程。数据挖掘是一种决策支持过程。它
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2023-09-04 21:20:56
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2.1 数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining）是知识发现（KDD）的核心部分，它指的是从数据集合众自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等。总体来说，数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化
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2023-07-05 10:31:15
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数据
数据是进行数据挖掘工作的基础,要是没有数据,那也就没什么可挖的了。当今时代，数据的丰富超乎想象，它可以是数字，也可以是文本，图像，声音，视频等各种形式的存在。但是要把数据变成知识和信息，并不是一件简单的事。
关于数据的一般术语：
一个数据集由变量（列）的各个观测(行) 构成，其中变量可分为输入变量和输出变量，这些变量可以是数值的也可以是属性的（categoric variables）。
大家要么是看到了数据的重要性，想要转行做数据分析师，要么是本职工作需要，想要学习一些数据分析相关的知识来赋能自己的工作。无论怎样，数据分析这项技能真的是被越来越多的人所需要，而对于在职场上的发展有更高追求的小伙伴，更是有深入学习数据挖掘的打算！那么，数据分析与数据挖掘之间有怎样的关系？有了数据分析基础是否可以更容易上手数据挖掘？在学习路径方面又需要注意些什么呢？数据分析是指用适当的统计方法对收集的
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2024-01-13 20:23:45
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区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。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；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·
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2023-09-03 09:18:56
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1. 什么是数据挖掘？ 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识，很多人也把数据挖掘视作“数据库中的知识发现”（KDD）。 数据挖掘的步骤包括：数据清理（消除噪音或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起） 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作）数据规约（属性规约、数值规约）数据挖掘（基本步骤，使用智能方
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2023-07-10 14:43:28
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上上周面试了百度的人工智能创作组的数据挖掘岗。视频面试。一面持续了37分钟，流程：自我介绍——>是否在职和换工作动机——>介绍自己之前做过的业务——>技术栈问答——>手写算法题。这个岗位主要任务是负责用AI 将文本生成视频，并精准推送给用户。面试中问了很多树相关的算法，大概是实际工作中常用到决策树算法。因为当时准备不足，而且没用过决策树，面试答得很差，结果凉凉。不过这也没什
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2024-01-14 19:58:41
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一、数据库系统技术的演变（1）数据收集和数据库创意（20世纪80年代和更早）原始文件处理（2）数据库管理系统（20世纪70年-80年代初期）层次和网状数据库系统关系数据库系统数据建模工具：实体-联系模型等索引和存取方法：B树，散列等查询语言：SQL等用户界面、表单、报表等查询处理和查询优化事务、并发控制和恢复联机事务处理（OLTP）（3）高级数据库管理系统（20世纪80年代中期-现在）高级数据模型
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2023-11-14 06:43:16
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一、什么是数据挖掘？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中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数
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2023-07-03 17:38:27
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数据挖掘与其商务智能上的应用内容摘要：数据挖掘是商务智能技术的重要组成部分，是一个新的重要的研究领域。本文介绍了商务智能技术应用现状和组成，数据挖掘的发展及现状分析，数据挖掘在现代商务智能上的应用，以及数据挖掘的过程。关键词：商务智能 数据挖掘 数据分析 1.数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数
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2023-11-24 17:00:13
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