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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、MDX、DMX、立方体及元数据等重要概念。详细讲解构建数据仓库和
数据挖掘
体系的核心方法和技术,以及数据质量控制,行业解决方案,并结合实际项目搭建数据仓库和
数据挖掘
环境。掌握主流数据仓库和
数据挖掘
厂商及相关软件产品的操作和使用。课程特点:1、 培训过程中将以大型项目案例为背景,逐步讲解整个数据仓库和
数据挖掘
的设计过程和实施方法2、 课程将以深入浅出的案例让学员轻松掌握数据仓库和
数据挖掘
相关技术 3、 课程的重点是项目实施,将深入探讨数据仓库和
数据挖掘
项目的实施问题,逐一解决项目实施过程中所遇到的问题和处理技巧4、 结合动手实验和实际项目案例,使学员充分理解数据仓库和
数据挖掘
架构设计和相关工具的使用
深入浅出
谈
数据挖掘
zz
深入浅出
谈
数据挖掘
zz http://www.cnblogs.com/end/p/3328388.html 编者的话: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
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。
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