随着数据库和计算机网络的广泛应用，加上先进的数据自动生成和采集工具的使用，人们拥有的数据量急剧增大。然而数据的极速增长与数据分析方法的改进并不成正比，一方面人们希望在已有的大量数据的基础上进行科学研究、商业决策、企业管理，另一方面传统的数据分析工具很难令人满意的对数据进行深层次的处理，这样二者之间的矛盾日益突出，正是在这种状况下，数据挖掘应运而生。数据挖掘
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2023-09-05 19:23:31
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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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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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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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1、定义：对于数据挖掘我们可以从两个角度来定义它：a. 技术定义：数据挖掘是通过对大量的数据进行分析，以发现和提取隐含在其中的具有价值的信息和知识的过程。b.商业定义： 数据挖掘是一种新的商业信息处理技术， 其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、 转换、 分析和其他模型化处理， 从中提取辅助商业决策的关建化数据。2、数据挖掘的主要模型有：分类与预测，聚类和关联分析等；分类：即是通过训练
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2023-08-14 09:04:32
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数据挖掘技术可分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等。预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。
1、数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。广义上讲，多维
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2023-09-18 15:53:10
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。（分类算法一般有：决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机
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2023-09-25 21:39:42
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大数据挖掘技术和流程如何从海量的数据中发现有用的知识并为企业发展提供帮助和指导，数据分析师就是专门为企业解决这一难题的。 简单来说，数据挖掘就是利用人工智能、机器学习、统计学、模式识别等技术，从大量的、含有噪声的实际数据中提取其中隐含的、事先不为人所知的有效信息的过程。一方面，数据分析师...
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2016-01-21 11:25:00
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大数据挖掘技术和流程如何从海量的数据中发现有用的知识并为企业发展提供帮助和指导，数据分析师就是专门为企业解决这一难题的。 简单来说，数据挖掘就是利用人工智能、机器学习、统计学、模式识别等技术，从大量的、含有噪声的实际数据中提取其中隐含的、事先不为人所知的有效信息的过程。一方面，数据分析师...
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2016-01-21 11:25:00
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数据挖掘的概念首先来看一下什么是数据挖掘？数据挖掘(Data mining)是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术，发掘数据对象蕴含的知识与规律，为任务决策提供有效支撑。数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而，随着人工智能、移动互联网、云计算
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2023-08-06 12:03:34
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我们在大数据的领域中总是听说过数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。这些词汇如果从字面意义上讲，我们很难区分，今天在这篇文章中我们给大家来好好介绍一下数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的区别。首先我们给大家说一下数据分析，数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和
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2023-12-06 16:28:03
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1. 数据挖掘需要哪些基本的技术统计学知识和技术（Statistical Techniques）可视化的画图展示技术（Visualization Tchniques）：比如可以利用相关软件来画出柱状图、散点图等等一些常用的数据挖掘技术. KNN K紧邻算法常用数据挖掘建模技术2.常用数据挖掘模型 （1）描述性数据挖掘（无监督学习） Descriptive Dat
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2023-07-05 09:34:18
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数据分析和挖掘常用方法介绍 聚类分析 回归分析 分类分析 以及其他常用分析手段不同方法的内在业务联系聚类分析
用户由哪些群体组成这些群体有哪些明显特征回归分析
未来销售趋势预测营销投入如何影响销售分类分析
如何筛选出更值得营销的用户其它分析手段
关联分析异常检测分析聚类分析聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点或样本划分为一个类别。聚类常用于数据探索或
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2024-06-17 10:01:07
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社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道
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2023-10-09 22:06:10
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怎么区别数据挖掘与数据分析数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。 从分析的过程来看，数据分析更侧重于统计学上面的一些方法，经过人的推理演译得到结论
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2023-11-30 13:33:01
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理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
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2023-07-12 23:03:56
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1. 引言
数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以tb计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(knowledge discovery
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2009-04-14 23:45:34
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在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
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2023-07-19 14:23:54
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数据挖掘，作为一种新颖的数据分析手段，在我国越来越多的企事业单位中得到应用，被广泛应用于数据库营销、客户关系管理、顾客行为预测、市场趋势预测等。但是，随着数据挖掘应用的深入，对该项技术的误解也在增多，加上目前数据挖掘本身的局限和人为的局限，导致数据挖掘在应用过程中容易出现一些问题。本文讨论了当前的困境，并对未来数据挖掘的应用发展进行展望。 一、 数据挖掘的内在局限性对数据挖掘技术期望过高，是
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2023-11-10 20:48:07
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数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到
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2019-11-04 19:18:00
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