数据挖掘与标准化的革新——数据仓库与挖掘综述

数据仓库与数据挖掘研究综述

技术路线和实现方法 数据挖掘应用服务器管理平台 行业应用 阶段一- 模型创建可视化- 服务器调度和监听- 数据抽取工具研制- 用户界面友好 阶段二- 模型显示可视化- 模型组件的应用- 特定行业应用- 组件二次开发应用- 人机接口友好 数据仓库建模数据挖掘算法实现服务器框架构建

数据挖掘 5 2024-05-13

数据挖掘应用概述-数据仓库与数据挖掘综述

数据挖掘应用比例、Data Mining Upsides、Data Mining Downsides、Data Mining Use、Data Mining Industry and Application、Data Mining Costs

数据挖掘 2 2024-07-12

数据仓库与数据挖掘的多维模型综述

多维模型的事实度量在时间维属性上发挥重要作用。

数据挖掘 0 2024-08-12

数据仓库与数据挖掘的广泛应用综述

数据仓库与数据挖掘在各个领域的应用比例如下：聚类分析占22%，直销市场占14%，交叉销售模型占12%。详细信息可参考www.kdnuggets.com 2001/6/11 新闻。

数据挖掘 0 2024-08-28

数据挖掘技术标准化研究

数据挖掘技术的广泛应用催生了大量的挖掘工具和系统，为了规范软件开发和数据交换，制定数据挖掘技术规范和标准变得尤为重要。数据挖掘标准可以分为过程标准、接口标准、语言标准和 Web 标准四类。基于这四类标准，构建一个综合性的应用程序框架，可以有效解决数据挖掘标准化面临的挑战，并推动数据挖掘技术的未来发展。

数据挖掘 4 2024-05-12

数据仓库与数据挖掘

数据仓库将数据转化为可供分析的信息，而数据挖掘从这些数据中提取模式和趋势，两者结合可为决策提供支持。

数据挖掘 4 2024-05-13

多维数据模型数据仓库与数据挖掘综述

多维数据模型的事实度量(Metrics)涉及时间维的属性。

数据挖掘 3 2024-07-16

数据仓库与数据挖掘综述 - 数据存储体系及其要素

随着数据挖掘和数据仓库技术的迅速发展，数据仓库体系结构及其组成要素正逐步成为信息科技领域的关键话题。数据仓库体系结构包括ETL工具、元数据库及其管理、以及数据访问与分析工具。

数据挖掘 2 2024-07-26

数据仓库与数据挖掘技术

这是一份关于数据仓库和数据挖掘技术的文档，希望对您有所帮助。

数据挖掘 2 2024-05-15