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
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2024-05-15
联通大数据的典型应用案例
介绍了联通大数据在不同行业的应用案例,为其他企业提供了借鉴和应用的参考。
Hadoop
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2024-07-16
SPSS数据挖掘方法与应用
这份文档涵盖了数据挖掘领域中多数方法的SPSS实现步骤,并对SPSS的原理和应用技巧进行了详细阐述。
算法与数据结构
2
2024-05-25
数据挖掘:理念、模型、方法及算法
本书全面解析数据挖掘概念,阐述各类模型,介绍实用方法和先进算法。
数据挖掘
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2024-04-30
文本挖掘方法及概念
文本挖掘:从文本中提取有价值信息的流程
维度规约:降低数据维度的方法
维度规约类型:
特征选择:从原始数据中选择信息丰富的特征
特征提取:将原始数据映射到新空间中
算法与数据结构
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2024-05-25
数据透视表与SQL的典型应用
数据透视表是数据分析领域中的一个强大工具,用于整理、汇总和分析大量数据。它能够帮助用户从多个角度观察数据,进行多维度的统计分析。SQL(结构化查询语言)是数据库管理和操作的标准语言,用于检索、更新、删除和管理关系数据库中的数据。本主题将深入探讨数据透视表与SQL在数据分析中的典型应用。数据透视表基础包括在Excel、Google Sheets或Python的Pandas库中创建,允许用户动态地改变数据的排列和汇总方式,并应用各种聚合函数,如求和、平均、计数等,以便快速理解和分析数据模式。SQL基础则涵盖使用SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等语句从数据库中检索、添加、修改和删除数据。SQL在数据分析中的应用包括数据清洗、数据聚合、数据过滤、数据连接和数据分组,通过这些操作可以更深入地分析和理解数据库中的数据。数据透视表与SQL的结合可以提高数据分析的效率和准确性。
Access
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2024-07-19
SQL语句的典型应用案例
介绍SQL语句常见的使用场景,有助于加深对SQL知识的理解。
SQLServer
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2024-08-28
数据挖掘系统结构及技术应用
数据挖掘系统结构主要包括:数据准备、数据挖掘、模型评估和结果部署。数据准备包括数据采集、清洗和转换。数据挖掘使用各种算法和技术从数据中提取有价值的知识和模式。模型评估对挖掘结果的准确性、有效性和适用性进行验证。结果部署将挖掘结果集成到业务流程中以获得洞察力。
算法与数据结构
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2024-06-06
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
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2024-05-28