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请大家谈一下交通信息系统和数据挖掘的结合点
andylling
2003-10-15 10:37:25
如何将数据挖掘技术应用到交通信息系统的设计开发上
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klbt
2003-10-16
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支持,帮你up
数据仓库与
数据挖掘
最佳实践
本次课程将介绍数据仓库和
数据挖掘
技术的基本理论和体系架构,通过大型数据仓库和
数据挖掘
项目案例阐述数据仓库和
数据挖掘
项目的实施过程和方法。通过实际应用案例介绍数据仓库架构设计、ETL流程、OLAP、ODS、MDM、...
MADlib——基于SQL的
数据挖掘
解决方案(1)——
数据挖掘
入门
一、什么是
数据挖掘
数据挖掘
(Data Mining),也叫数据开采、数据采掘等,是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的
信息
的过程。这些
信息
的表现形式为规则、概念、规律及模式等。 从上述定义可见
数据挖掘
明显有别于传统数据处理技术(如事务处理,OLTP)。首先
数据挖掘
面对的是大量的不完全的数据
数据仓库、OLAP和
数据挖掘
、统计分析的关系和区别分析 .
数据仓库、OLAP和
数据挖掘
、统计分析的关系和区别分析 一、什么是
数据挖掘
数据挖掘
(Data Mining),又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程,简单的说,
数据挖掘
就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。 二、
数据挖掘
相关的10个问题
深入浅出
谈
数据挖掘
本文对
数据挖掘
概念的产生,
数据挖掘
与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为
数据挖掘
最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。所以我们在掌握丰富的业务知识同时,如果能够按照正确的思维模式去思考问题,将会发现解决问题并不是很困难的。
大数据分析与挖掘
第一章 绪论 大数据分析与挖掘简介 大数据的四个特点(4v):容量(Volume)、多样性(Variety)、速度(Velocity)和价值 概念:数据分析是用适当的统计分析方法,对收集来的大量数据进行分析,提取有用
信息
和形成结论并对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以分为三个层次,即描述分析、预测分析和规范分析。
数据挖掘
:是指从数据集合中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的、实现未知的、潜在有用的
信息
。提取出来的知识一般可表示为概念、规则、规律、模式等形式。 大数据分析与挖掘主要技术
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