数据挖掘：实现大数据的价值
随着互联网的发展，各种不同的数据大量涌现。为了从海量数据中挖掘有用的信息，势必就需要专业的数据挖掘技术来支撑。数据挖掘的专业，以及支持数据挖掘的算法和工具，正在朝着大数据挖掘领域发展。数据挖掘专业围绕着大数据作为核心，学习应用统计、机器学习
数据挖掘各种模型依次站
数据挖掘旨在从大量数据中发现规律、内在联系和对问题可能较为直观的结论，是当今科学技术发展和信息科技迅猛发展的产物，也是当今社会经济的重要科学手段和技术工具。在大数据时代，数据挖掘技术有着深远的影响作用和广泛的应用领域，包括电子商务、金融服务
数据挖掘的重要目的
数据挖掘是一种研究和分析不同数据集之间隐藏关系的统计处理方法，以及识别从大量数据中获取价值信息的技术。它在很多领域中都有重要的应用，而且正日益受到欢迎，例如搜索引擎、预测分析、商业智能等等。数据挖掘的主要目的是从大量庞杂的数据中发现带有用的
数据挖掘模式评估-发现真实价值
数据挖掘模式评估是一种从海量数据中挖掘潜在价值的有效方法。近年来，由于人工智能，大数据等技术，使得组织能够识别出来市场和客户的变化，并从中让IP新出性能和价值，因此数据挖掘模式评估越来越受到注意。数据挖掘模式评估主要是通过搜集、清洗、整合海
数据挖掘模型的评价方法
数据挖掘正成为当今最重要的研究领域之一，各类数据挖掘模型的质量检验是挖掘任务的关键。为什么要进行数据挖掘模型的评价？阐述数据挖掘模型评价的重要性，用来确定、比较不同数据挖掘模型的精度，并选择最优模型来解决数据挖掘问题。传统的数据挖掘模型评价
海量数据挖掘技术：帮助企业发现潜在价值
随着大数据的出现，无论是大型企业还是小型企业，都面临着如何管理和有效运用大数据的问题。数据挖掘技术作为一种能够发掘出庞大数据集中的有价值的发现的重要手段，可以帮助企业从海量数据中捕捉到各种联系，畅通商业决策的管道，为他们创造价值。从数据挖掘
数据挖掘与数据分析的优势和不同之处
随着信息时代的到来，大量的数据正在不断堆积，促进了数据挖掘和数据分析的发展。数据挖掘与数据分析有着密切的关系，它们之间有着各自的优势和不同之处。首先，数据挖掘与分析的共同优势在于，它们可以助力企业实现从海量数据中提取出有价值的信息，从而有效
数据分析与数据挖掘的区别
思考大数据的相关性，很多企业都会针对数据进行数据分析、数据挖掘等工作，但其中又有有许多区别。首先，数据分析可以看作是数据挖掘的一部分，是指对有关数据进行分析，以找出这些数据背后的规律，并将数据归类排序。数据挖掘，可以看作是基于大量数据所做出
常用数据挖掘算法简介
数据挖掘作为一门新兴融合学科，在结构化数据分析、机器学习、信息检索等领域都发挥着重要作用。它把已经存在的大量数据分析和利用技术有机结合，从而形成更广泛应用的综合处理方案。而数据挖掘算法则在不断推动数据挖掘技术发展方面发挥着至关重要的作用。在
数据挖掘笔试题：一览众山小
数据挖掘是日新月异的信息技术领域，不仅在IT行业受到越来越多的重视，而且在招聘中也日益普及。现今，数据挖掘笔试已成为开发者们想进入IT行业的一个必修关卡，而想要更好地应对考试，就得具备一定的数据挖掘知识。那么要准备数据挖掘笔试，又有哪些知识