数据挖掘综述全面探索数据挖掘技术

数据挖掘技术综述

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘 3 2024-07-13

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术方面的总体、概括性介绍。

数据挖掘 2 2024-07-15

数据挖掘技术综述

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其应用领域。本书适用于初学者和有一定基础的技术人员，详细解析了数据挖掘的重要性和应用前景。技术进步的推动下，数据挖掘正成为企业决策的重要工具，通过从海量数据中提取有价值信息，揭示隐藏模式和趋势，为企业战略决策提供支持。

数据挖掘 0 2024-08-12

数据挖掘技术综述

随着数据库技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种快速增长的海量数据处理方法，在大数据存储中发挥着重要作用。现今的数据量已经超出了人类单一处理的能力，使得大量数据变得难以再次访问，形成了所谓的数据坟墓。尽管数据丰富，但信息利用存在一定缺陷。

数据挖掘 0 2024-08-13

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。

MySQL 0 2024-08-22

SPSS数据挖掘技术综述

数据挖掘（Data Mining，简称DM）是利用统计学、机器学习和人工智能等技术，深度分析海量数据，揭示数据间潜在联系和规律的过程。在商业、科研、医疗等领域，数据挖掘已成为重要的分析工具。CRISP-DM是广泛采纳的数据挖掘标准流程，指导项目从业务理解到模型部署的全过程。SPSS公司的Clementine软件提供了神经网络、聚类分析、主成分分析、决策树等多种数据挖掘工具和技术。

数据挖掘 0 2024-08-27

数据挖掘：技术与应用综述

数据挖掘结合了多学科技术，在各个领域的决策支持中发挥着至关重要的作用。它应用于企业决策、市场策略等方面，成为决策支持系统不可或缺的一部分。该综述从技术和应用角度深入探讨了数据挖掘。

数据挖掘 3 2024-04-30

数据挖掘技术与应用综述

顾名思义，数据挖掘是从海量数据中提取有用信息的过程。随着技术的发展，数据挖掘在全球范围内得到了广泛应用，预计未来几年市场将保持快速增长。2000年7月，IDC发布了信息存取工具市场的报告，预测数据挖掘市场到2002年将达到22亿美元。数据挖掘不仅是技术进步的体现，更是未来中国新兴产业的重要组成部分。从“数据挖掘讨论组”网站整理了关于数据挖掘基本理论和方法的内容，帮助读者深入了解该领域。

数据挖掘 2 2024-07-15

Web数据挖掘技术探索

随着Web技术日臻成熟，基于此技术构建的应用程序正以惊人的速度渗透社会生活的各个方面，从教育科研机构间信息与服务的交流共享，到公司企业内分布式协同工作的管理，再到传统商务模式向电子商务的转型，这不可避免地导致人类交互信息电子化和海量化。 以Web服务器日志为例，一些热点日志数据每天增长量已达数十兆。从这些海量数据中挖掘发现有价值的知识，如模式、规则、可视化结构等，是数据挖掘与知识发现领域重要的研究和应用方向。

数据挖掘 3 2024-05-25