数据挖掘系统结构及技术应用

数据挖掘技术及应用

基于数据库的知识发现（KDD）是指从海量数据中提取有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的非平凡过程。

算法与数据结构 3 2024-05-15

探索数据宝藏：数据挖掘技术及应用

数据如同一座蕴藏丰富宝藏的矿山，而数据挖掘技术则是我们开采这些宝藏的利器。它能够从海量数据中，精准识别、提取潜在价值信息，为决策提供有力支持。

数据挖掘 3 2024-05-28

第二代数据挖掘系统续-数据挖掘技术及应用

第二代数据挖掘系统（续）特点与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，具有高性能的接口和高可扩展性。能够处理大规模和复杂的数据集，通过支持数据挖掘模式（DMQL）和数据挖掘查询语言增强系统的灵活性。典型系统如DBMiner，使用DMQL进行挖掘操作。第二代系统主要集中在模型生成，第三代数据挖掘系统则更注重预测模型系统集成的开发。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘技术的算法比较及应用

Clementine、Darwin、Enterprise Miner、Intelligent Miner、PRW Scenario等算法在数据挖掘领域中各具特色，涵盖决策树、神经网络、回归分析、Radial Basis Functions、最近邻、最近均值、Kohonen Self-Organizing Maps等方法，以及聚类和关联规则的应用。

Hadoop 2 2024-07-16

数据挖掘系统的结构

数据挖掘系统通常采用分层结构，包括数据源层、数据清洗与预处理层、数据变换层、数据挖掘层、模式评估层和应用层。

Hadoop 6 2024-05-13

立方体实例：数据挖掘技术及应用

电视在美国的年销售总额日期t产品t国家t和t电视t录像机t电脑1季度t2季度t3季度t4季度美国t加拿大t墨西哥和

数据挖掘 3 2024-05-25

数据挖掘技术及应用的评估与解释

模型验证是数据挖掘中的关键步骤。一旦建立好模型，就需要对其结果进行评估和解释。测试集的准确率只在建模阶段具有指导意义，在实际应用中，随着数据变化，模型的表现也会不同。然而，仅准确率并不足以全面评价模型的优劣，还需考虑错误类型及其可能带来的成本。此外，外部验证的重要性不可忽视。模型在理想条件下表现良好并不意味着在真实环境中也能如此，因为模型建立中的假设可能与实际情况不符。例如，在预测用户购买行为时，忽略通货膨胀可能导致预测失准，因此需要在实际应用中进行有效验证。

Hadoop 2 2024-07-15

商业数据挖掘技术的商业定义及应用

商业数据挖掘是一种新兴的商业信息处理技术，其核心在于从大规模商业数据库中提取、转换、分析和建模，以获取支持商业决策的关键数据。随着技术的不断发展，这种技术正在成为商业决策过程中不可或缺的一部分。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘技术及应用的ETL流程解析

数据挖掘技术及应用中，ETL流程是将转换/清洁后的数据加载到企业数据仓库的关键步骤。数据提取和转换/清洁完成后，选择合适的工具如Import、SQL Loader和SQL语言进行数据加载，同时编制和设计数据转换的函数库／子程序库以提升复用性。

数据挖掘 0 2024-08-21