数据挖掘系统评估报告-DSD

数据挖掘综述[DM&BI]-数据挖掘报告-DSD

数据挖掘综述[DM&BI] tBI框架：BI的关键是从多个不同企业运营系统中提取有用数据，并进行清理以确保数据准确性，然后通过ETL过程将其整合到企业级数据仓库或数据集市中，从而获得企业数据的全局视图。基于这一视图，利用适当的查询、分析工具、数据挖掘工具和OLAP工具进行数据分析和处理，将信息转化为辅助决策的知识，最终呈现给管理者，支持其决策过程。

数据挖掘 0 2024-08-28

学校学生管理系统可行性评估报告

这份报告全面而详尽地评估了学校学生管理系统的可行性，是学校管理者不可多得的参考资料。

SQLServer 2 2024-07-29

MySQL数据库检查评估报告

根据最新的数据库巡检结果，MySQL系统表现良好，未发现任何异常或潜在风险。

MySQL 2 2024-07-23

Weka数据挖掘报告

详细介绍了Weka在关联分析、聚类分析、分类分析中的应用，并提供实验报告。

数据挖掘 3 2024-04-30

现代数据挖掘系统研究报告

数据挖掘是从海量数据中自动发现模式、关联、变化、异常和有意义结构的过程，提升预测模型性能，改善决策制定。近年来，数据挖掘系统在商业智能、科学研究和社会分析等领域得到广泛关注和发展。数据挖掘系统的研究涵盖多个方面，特别是数据挖掘文化的两大流派：知识发现文化和预言模型文化。尽管目前的数据挖掘过程仍面临数据复杂性和多样性的挑战，但随着技术进步，系统越来越向自动化发展。未来的趋势包括高级机器学习算法、深度学习的普及、实时数据分析以及隐私和安全性的更严格要求。

数据挖掘 0 2024-08-08

Kmeans数据挖掘算法报告

本报告详细介绍了K-Means算法（K平均值算法），并提供了流程图和深入说明。

数据挖掘 4 2024-05-13

数据挖掘实验报告

本报告提供数据挖掘实验指导，包含五个实验：数据预处理、数据立方体构建、Apriori算法、贝叶斯分类、k-均值聚类。每个实验均附有代码和截图，并有心得体会。

数据挖掘 5 2024-05-13

数据挖掘工具的评估及选择

数据挖掘过程中，选择合适的工具至关重要。传统的自我编程虽然可行，但费时费力且性能不稳定。目前，市场上多家商业公司和研究机构推出了各种数据挖掘产品，例如SAS公司的Enterprise Miner和IBM公司的Intelligent Miner，这些工具不仅功能强大，使用也越来越简便。直接采用这些工具可以显著节省开发成本，并减少维护升级支出。为国内首份综合评估报告，汇集了业内专家意见，为企业的挑选提供了重要参考。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘实验报告详解

数据挖掘是从大量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的方法。在“数据挖掘实验部分”，学生将深入实践这些概念，并通过图表来可视化和解释他们的发现。例如，“sandian.eps”和“all.eps”等文件可能代表聚类分析、关联规则可视化或时间序列预测的结果。EPS是一种高质量的图形文件格式，常用于科学出版物和学术报告。学生可能使用Matlab脚件执行数据挖掘算法，如分类、回归分析、聚类和关联规则学习。实验报告还包括对每个图表的详细解释，讨论观察到的模式、结论以及业务含义。

数据挖掘 2 2024-07-23