数据挖掘:为带来价值的关键要素

数据挖掘:为带来价值的关键要素

数据挖掘是一门研究从大量的数据中发现有价值的知识或是分析规律的技术,它可以把数据变为可以直观洞察的有用信息,为企业提供有效的决策支持。数据挖掘技术通过抽取业务层面上具有意义的预测模型,可以改善决策过程效率,诸如商业智能(BI)、风险管理、决
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大数据分析工程师:专业应用要素

大数据分析工程师:专业应用要素

近些年来,随着社会信息化水平的不断提高和信息技术的飞速发展,大数据分析工程师一直受到广大企业的热捧,他们被誉为当今新兴的职业,并被认为是具有持久影响力的职业。作为推动大数据分析的主要力量,大数据分析工程师具有重要的作用。作为一个专业的科技人
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数据分析师培训:成为未来的重要素养

数据分析师培训:成为未来的重要素养

如今,数据分析师工作已经变成一项重要的职位,它在行业中被越来越多的企业重视,作为一个数据分析师,需要熟练的运用多种工具,并能够透彻地理解数据,找到业务中的有价值细节,以便帮助企业做更精确的决策。因此,针对数据分析师需求,キーノは专业的培训课
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数据挖掘所需要的要素

数据挖掘所需要的要素

数据挖掘是一种从海量数据中根据指定规则进行探索、分析和提取信息的技术。它是基于统计和机器学习技术,通过收集、处理,提取有价值的信息来检验和预测数据。在以收集数据为主的商业环境中,数据挖掘可以帮助划分客户群体、发现潜在客户和市场趋势,为企业分
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异构数据:数据挖掘的基础要素

异构数据:数据挖掘的基础要素

随着技术的发展,大数据正变得越来越重要,而数据挖掘作为大数据分析的重要技术之一,在支撑企业决策的过程中担任关键角色。在这种情况下,异构数据变得尤为重要。异构数据指的是按照业务要求把不同格式的数据及其元数据以不同的物理结构组织,维护为一个完整
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机器学习、数据挖掘、统计学习构成智能信息处理的三要素

机器学习、数据挖掘、统计学习构成智能信息处理的三要素

自进入21世纪以来,智能信息的处理技术已成为重要的研究领域,且研究日益发展壮大。机器学习、数据挖掘、统计学习三种技术组合起来,构成人工智能领域进行信息处理的基本模型,其中机器学习可以看作是智能信息处理的核心技术之一。机器学习是一种系统试图从
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数据挖掘:学习的未来要素

数据挖掘:学习的未来要素

数据挖掘是现今及未来的一对重要技能,它包括大数据分析、机器学习及模式识别等内容,可以帮助组织及公司从海量数据中提取有价值的信息,以便进行更有效率和精准的管理及运作。学习数据挖掘,需要学习一系列技术,其中包括统计分析、数学、编程语言以及机器学
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