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数据挖掘
zs_dolphin
2011-02-25 12:12:15
请问各位前辈
数据挖掘领域最近的研究方向是什么
有什么好的课题推荐
4月开题 Boss说自己找方向找题目
苦恼ing
谢谢各位走过路过的前辈们 指点迷津啦
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数据挖掘
请问各位前辈 数据挖掘领域最近的研究方向是什么 有什么好的课题推荐 4月开题 Boss说自己找方向找题目 苦恼ing 谢谢各位走过路过的前辈们 指点迷津啦
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runer
2011-02-25
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有两个大方向
行业性的应用和技术上的研究
行业性应用,需要你有对某个行业的深入了解,我也不知道你是干啥的,不好多说。
技术上的研究,现在的一个热点是复杂数据的类型的数据挖掘,如文档,语音,视频,图像等。。
数据挖掘
是什么,
数据挖掘
的学习路线是什么?
本文介绍了
数据挖掘
相关知识,指出
数据挖掘
需结合业务背景学习。阐述了
数据挖掘
与数据分析的区别,列举经典案例并将其转化的
数据挖掘
问题分为四类,还说明了不同层次学习所需掌握的工具,重点介绍了用Python学习
数据挖掘
的知识要点。
什么是
数据挖掘
?
数据挖掘
到底在解决什么问题?
本文借助5W1H思想,介绍了
数据挖掘
。
数据挖掘
是从大量数据中找有价值信息的手段,因海量数据、维度众多和问题复杂而产生。它可解决分类、聚类、回归、关联问题,还阐述了业务理解、数据理解等六步
数据挖掘
方法。
python
数据挖掘
介绍
本文深入浅出地介绍了
数据挖掘
的概念,涵盖了
数据挖掘
的基本任务如分类、聚类、关联规则等,详细阐述了
数据挖掘
的流程,包括定义目标、数据取样、探索、预处理和建模,以及常用的
数据挖掘
建模工具。
Python
数据挖掘
——概况
本文介绍了
数据挖掘
的基础知识,包括
数据挖掘
的定义、与数据分析的区别、常见的分类、聚类、关联分析和预测分析方法。还探讨了
数据挖掘
的误区,强调理解业务的重要性。此外,详细阐述了
数据挖掘
的CRISP-DM方法论,涵盖从商业理解到模型部署的整个流程。
Flask DW
数据挖掘
本文围绕数据仓库与
数据挖掘
展开,介绍了研究背景、系统需求分析。阐述了数据仓库的发展历程、特点、用途、设计与建立,以及
数据挖掘
的发展、特点、步骤和术语。还提及相关技术,如BI、SSIS等,最后强调其对企业决策和竞争力提升的重要性。
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