数据挖掘：有哪些必要的基础知识？
数据挖掘是一门比较新兴的话题，它利用大数据技术等手段从历史数据中提取有用信息，从而决策效率更高，提高公司效益。学习数据挖掘需要一定的基础知识，其中包括信息、统计学、智能算法及计算机组成原理。首先，学习数据挖掘需要有基本的信息理论知识，包括信
想做数据挖掘？三步走，学好相关基础知识！
随着时代的发展，数据挖掘成为了当今时代的热门话题，许多人希望能够通过数据挖掘来获取有价值的信息，但是却不知道如何开始。实际上，学习数据挖掘并不是那么难，只要按照一定的步骤进行，就能够扎实地掌握数据挖掘相关知识，而这就是本文要讨论的。首先，学
数据挖掘基础——提升自身数据分析技能的必经之路
近几年，数据挖掘在商业领域渗透的越来越深，各行业数据分析能力的培养和提升成为企业实现较大利润再升级发展所不可缺少的一环。从数据挖掘的基本概念出发，通过获取、处理、建模、最终部署分析结果，达到实现有价值分析结论以及实现商业战略目标的目的，一个
数据挖掘的数学基础
随着近几年大数据的发展，数据挖掘正越来越受到重视，也成为越来越多企业的业务落地的工具。谈及数据挖掘，不可忽视的就是数据挖掘的数学基础。首先，数据挖掘的基础是深度学习，也就是神经网络。它将大量的参数组合起来，从而根据数据对目标进行预测、分类、
数据分析技术与数学基础
近些年来，随着大数据、人工智能技术的蓬勃发展，“数据分析”这一问题受到了从业人员及各界普遍关注。然而，单从“分析”的功能上来看，数据并不可能自动分析，它必须是在合理的算法及一定的数学技巧下被收敛，才能够进行科学的分析推理和综合评估。而数学则
贝叶斯算法：从基础原理到高级应用
贝叶斯算法是一种用于建立概率模型的非参数统计方法。它由英国科学家Thomas Bayes提出，已有二百多年的历史，被许多机器学习模型所引用，它最显著的优势在于能够反映事件部分之间的相关性。贝叶斯算法中概率有三种应用：先验概率、似然概率和后验
数据清洗算法——高效数据处理的基础
随着现代社会的发展，大数据的生成量越来越大，而这些大数据中也会经常存在一些无效或者错误的数据。为了准确可靠地分析和处理这些数据，就需要数据清洗算法。数据清洗算法是一种能够对数据中的错误或者无效信息进行有效清理的算法。这种算法可以通过比较数据
数据挖掘的数学基础
数据挖掘是用来从大量数据集中提取出有价值信息的一项技术。它融合了大量的机器学习算法以及多种数学工具，因此数学在数据挖掘中扮演着非常重要的角色。在本文中，我们简要地介绍了数据挖掘所涉及到的一些数学基础，包括数据处理、统计模型、机器学习、聚类分
数据挖掘的基础知识
数据挖掘是指从复杂、庞大的大数据中，运用统计理论和技术，找出隐藏的、还未发现的、可用的信息的过程。数据挖掘是建立在数据仓库和统计学以及机器学习技术基础上的，一般用于发现新的客户、发展新的市场或者找出有用的趋势的过程。在进行数据挖掘之前，首先
数据库与数据挖掘：支撑数字信息全面发挥价值的基础技术
如今，在物联网等新技术的引领下，数字信息已四处存在。大数据时代正在我们的头顶悄然降临，数字信息形成的财富胜过历史上任何一个时代，它不仅改变了人们的生活，而且也推动了信息时代的进程。数据库和数据挖掘是支撑数字信息充分发挥价值的基础技术。数据库