数据挖掘案例分析-如何解决商业决策难题
数据挖掘技术成为商业决策过程中一项重要的分析工具。与其他分析形式相比，数据挖掘对决策制定更多的信息支持，可以更好地帮助决策者判断投资风险，实现更精细的合作投资，提前引入新的市场投资策略，因此在商业决策方面得到了广泛的应用。下面是数据挖掘如何
数据挖掘算法面试题：突破招聘难题
近年来，随着科技的发展，人工智能技术在招聘领域的应用越来越广泛，大多数企业目前经常使用数据挖掘算法来解决招聘中的难题。正是凭借着数据挖掘算法，使招聘方能够快速浏览、挑选合适人才，大大提高招聘企业的效率，大大改善招聘流程。数据挖掘算法还可以应
数据挖掘常用算法介绍
数据挖掘是一种从海量数据中挖掘出有价值信息的高级技术，它可以用来处理相关数据，预测未来可能发生的事件，并对大量无价值数据进行压缩，为用户提供便捷的结果。使用多种数据挖掘算法来进行分析是一种比较有效的方法，常用的算法有决策树、关联规则、聚类分
计算题，让数据挖掘变得更加准确
数据挖掘，其实指的是从大量复杂的数据中提取出有价值的信息以及用于建立算法，最终得出有价值的结论和决策的计算过程。随着商业及其他领域越来越依赖数据做出正确判断，数据挖掘技术变得越来越重要。如今，越来越多的企业、学生、学者都在积极探索数据挖掘。
数据挖掘实战：从分析产生决策
数据挖掘实践可以让我们从繁多的数据中快速发现潜在的规律，并快速有效地运用这些规律进行决策。在商业决策中，这种新的思想正发挥着越来越大的作用。数据挖掘实践的框架包括：首先根据业务特点建立数据模型，然后收集、净化和处理数据；确定目标变量，并建立
探索R语言在数据挖掘中的应用
R语言是由罗伯特·范·黄于1993年发展起来的计算机编程语言，它存在于一种可复制的和免费的编程环境，所以它的使用率一直在快速增长。它主要用于可视化分析和机器学习，其中对数据分析最有用。几乎所有业界和学术领域都利用R语言来探索其上面的数据，特
数据挖掘技术在实践中的应用
近年来，随着数据挖掘技术的快速发展和发展，数据挖掘在很多领域获得了越来越多的应用。数据挖掘是一种以计算机智能技术为基础的方法，可以从大量的原始数据中发现有用的知识或模式，以支持用户做出准确的决策。数据挖掘在日常生活中有很多应用，包括购物推荐
大数据与数据挖掘 助力企业数字化转型
当前，随着社会数字化发展的加速，大数据和数据挖掘已经在工业和服务业方面占据着越来越重要的地位，在帮助企业实现供应链数字化、智能制造及智能服务方面发挥着不可替代的作用。大数据是指大规模、多样性和高度复杂性的数据集合，其组成的数据来源于众多的属
阿里大数据挖掘：开拓商业智慧的技术先锋
随着大数据技术的不断发展，越来越多的企业正在利用大数据挖掘技术，开发商业智慧。其中，阿里的大数据挖掘技术正是大数据领域的先锋。首先，阿里大数据挖掘系统有着卓越的底层技术。比如阿里的MADR系统，它是一个跨多种数据技术和应用框架的混合分析系统
突破传统推荐系统 探索数据挖掘的未来
随着现代物联网技术的发展，在传统推荐之外，数据挖掘技术已成为一种相当流行的智能技术，它能够在及时有效的基础上为用户提供最有价值的内容和高质量的服务。数据挖掘技术使用机器学习算法，从大型数据集中挖掘出有价值的信息。有效利用数据及其相关知识可以