数据挖掘与机器学习的差异
数据挖掘（Data Mining）与机器学习（Machine Learning）可以说是当今热门技术，它们在帮助企业分析其所收集的数据方面发挥着不可替代的作用，但他们之间也存在一些显著的区别。数据挖掘的目标是发现潜在的非明显的规律，可以使企
数据挖掘与Java编程语言之间的默契
如果你正在考虑从事数据挖掘，你可能仅仅熟悉Python语言，不过，Java也是一门相当受欢迎的语言，在数据挖掘的领域有着广泛的应用。Java是一门非常灵活的语言，特别适合大规模数据挖掘。它可以运行于任何类型的硬件上，能够以高效的方式运行。此
数据挖掘的特点
随着大数据、人工智能技术的发展，数据挖掘已经在各行业得到广泛使用。数据挖掘是从大量数据中发掘有价值信息的一种技术。它为各行业带来了极大的革新，也帮助了某些企业在竞争中赢得先机。那么数据挖掘这项技术有哪些特征呢？首先，数据挖掘有着广泛的应用领
数据挖掘：所需要的技术和知识
数据挖掘是从大量数据中发现有价值的知识的过程，是一项计算机科学技术，在有限的时间内发现有用的、令人惊讶的和非明显的的数据规律。从技术的角度来看，数据挖掘可能涉及从多种类型的数据中发现出有用的信息。从先进的数据挖掘技术模型来看，可以将其分为三
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
数据挖掘：从大数据中挖掘价值
数据挖掘，又称矿山挖掘，是数据从不同层次中搜索潜在信息及其价值的过程，是一种寻找一组数据中未知关联、趋势、特性及模式的策略。是支持数据驱动决策的高效且有力的技术。数据挖掘利用技术，结合工作经验，从大数据中挖掘有用的信息或数据模式，以提高计算
金融数据挖掘：为企业发展开拓新的市场机遇
随着金融行业对大数据技术和人工智能的投入逐渐增加，金融数据挖掘也逐渐受到广大机构及企业的重视，因为数据挖掘技术能够为金融企业提供洞察和发现市场机遇的方式。首先，数据挖掘可以帮助企业获取有价值的信息，从而帮助企业决策。金融数据挖掘可以通过收集
数据挖掘技术推动预测发展
近年来，数据挖掘技术的发展成为推动各个行业的发展的一种重要因素。而数据挖掘技术也为预测带来了前所未有的新机遇。数据挖掘技术是分析大量数据并从中提取隐藏信息和知识的一种技术。从获得的数据中，可以获得有用的见解和洞察，从而指导未来的决策。数据挖
数据挖掘之数据分类简介
数据挖掘是近几年来在各个领域都被积极应用的技术。它从海量数据中，把有价值的信息提取出来，以供以后使用。而数据分类是其中最为基础、也是最为重要的一环。数据分类是把原有的数据集中的数据根据其属性特征，分到一组或多组不同的类中，以便为提取信息打下
南京数据挖掘技术—为你的生活带来变化
如今，随着计算机技术的飞速发展，科学技术的迅猛进步，新兴的数据挖掘技术也随之而来，改变着人们的生活。南京正发挥着推动数据挖掘技术应用到广泛领域，如健康管理、电子商务、智能制造、金融风控等的重要作用。数据挖掘主要通过收集和分析数据，以及根据相