大数据与数据挖掘之文本挖掘.pptx下载

weixin_39821526 2023-01-21 10:00:41

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大数据、数据挖掘与智慧运营演讲人 2025-11-11 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第1页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 01 Part One 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第2页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.1　数据挖掘的发展史 1.2　数据挖掘的主要流程与金字塔模型 1.3　数据挖掘对智慧运营的意义 1.4　大数据时代已经来临 1.5　非结构化数据挖掘的研究进展 1.6　数据挖掘与机器学习、深度学习、人工智能及云计算 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第3页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.7　现有数据挖掘的主要分析软件与系统 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第4页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.1　数据挖掘的发展史 1.1.1　数据挖掘的定义与起源 01 1.1.2　数据挖掘的早期发展 02 1.1.3　数据挖掘的算法前传 03 1.1.4　数据挖掘的第一个里程碑 04 1.1.5　最近十年的发展与应用 05 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第5页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.2　数据挖掘的主要流程与金字塔模型 1.2.1　数据挖掘的任务 1.2.2　数据挖掘的基本步骤 1.2.3　数据挖掘的架构——云计算 1.2.4　"金字塔"模型 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第6页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.3　数据挖掘对智慧运营的意义 01 1.3.1　"互联网+"时代的来临及其对运营商的冲击和挑战 02 1.3.2　大数据时代的来临及其对运营商的挑战和机遇 03 1.3.3　电信运营商运营发展面临的主要瓶颈 04 1.3.4　电信运营商发展的"三条曲线" 05 1.3.5　智慧运营与大数据变现 06 1.3.6　数据挖掘对于提升智慧运营效率的意义 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第7页。 1.4　大数据时代已经来临 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.4.2　大数据的"4V"特征 1.4.1　大数据的定义 1.4.3　结构化数据与非结构化数据 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第8页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.5　非结构化数据挖掘的研究进展 1.5.2　模式识别 02 1.5.4　视频识别 04 1.5.1　文本挖掘 01 1.5.3　语音识别 03 1.5.5　其他非结构化数据挖掘 05 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第9页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.6　数据挖掘与机器学习、深度学习、人工智能及云计算 1.6.1　机器学习 1.6.2　深度学习 1.6.4　云计算 1.6.3　人工智能 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第10页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.7　现有数据挖掘的主要分析软件与系统 1.7.1　Hadoop 01 1.7.2　Storm 02 1.7.5　SAS 05 1.7.4　SPASS（SPSS） 04 1.7.3　Spark 03 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第11页。 2　数据统计与数据预处理 02 Part One 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第12页。 2　数据统计与数据预处理 2.1　数据属性类型 2.2　数据的统计特性 2.5　SPSS软件中的数据预处理案例 2.3　数据预处理 2.4　数据字段的衍生 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第13页。 LOGO M.94275.CN 2　数据统计与数据预处理 2.1　数据属性类型 A B C 2.1.2　离散属性 2.1.3　连续属性 2.1.1　数据属性定义 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第14页。 2.2　数据的统计特性 2　数据统计与数据预处理 C B A 2.2.1　中心趋势度量 2.2.2　数据散布度量 2.2.3　数据相关性 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第15页。 2.3　数据预处理 2　数据统计与数据预处理 2.3.2　数据预处理的主要任务 02 2.3.5　数据规约 05 2.3.1　数据预处理概述 01 2.3.4　数据集成 04 2.3.3　数据清理 03 2.3.6　数据变换和离散化 06 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第16页。 2.4　数据字段的衍生 2　数据统计与数据预处理 2.4.2　统计特征的构造 2.4.1　数据字段的拆分 2.

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【内容】第一部分 文本挖掘 第二部分电子商务和WEB挖掘第三部分 大数据简介

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