数据挖掘的价值类型
答：数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。数据挖掘的技术，可粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法，可细分为：回归分析（多元回归、...
答：1.数据挖掘 数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流...
答：1、数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。2、数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据...
答：1、决策树技术。决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。在决策树里，所分析的数据样本先是集成为一个树根，然后经过层层分枝，最终形成若干个结点，每个结点代表一个结论。2、神经网络技术。神经网络是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算...
答：二:大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类: 1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Di...
答：原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：（1）数据集...
答：而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程；3、对象：数据分析往往是针对数字化的数据，而数据挖掘能够采用不同类型的数据，比如声音，文本等；4、结果：数据分析对结果进行解释，呈现出有效信息，数据挖掘的结果不容易解释，对信息进行价值评估，着眼于预测未来，并提出决策性建议。
答：二:大数据的类型和价值挖掘方法 1、大数据的类型大致可分为三类: 1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata):包括 CRM systems的消费者数据,传统的ERP数据,库存数据以及账目数据等。 2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data):包括呼叫记录(CallDetail Records),智能仪表,工业设备传感器,设备日志(通常是Digita...
答：1.Volume(大量):数据体量巨大,从TB级别跃升到PB级别。2.Variety(多样):数据类型繁多,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。3.Velocity(高速):处理速度快,实时分析,这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。4.Value(价值):价值密度低,蕴含有效价值高,合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析,...
答：2、数据价值密度低：在大量数据中，有价值的信息可能只占很小一部分。例如，在一小时的视频中，可能只有几秒钟的片段包含有价值的情报。因此，从大量数据中挖掘出有价值的信息是一项具有挑战性的任务。这需要先进的数据处理和分析技术，以实现数据的降维和去噪，从而提取出有价值的信息。3、数据处理速度...
网友评论：
琴怜13884979514：
数据挖掘(2004年中国劳动社会保障出版社出版的图书) - 百科
14877佟贱
： 数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤.数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等. 数据挖掘能...
琴怜13884979514：
数据挖掘分类 -
14877佟贱
： 从数据分析角度出发,数据挖掘可以分为两种类型:描述型数据挖掘和预测型数据挖掘.前者是以简洁概述的方式表达数据中的存在一些有意义的性质;而后者则通过对所提供数据集应用特定方法分析所获得的一个或一组数据模型,并将该模型用于预测未来新数据的有关性质.
琴怜13884979514：
大数据的三种分类 -
14877佟贱
： 大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合. 有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿.煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样.与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”.价值含量、挖掘成本比数量更为重要.对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键.大数据的价值体现在以下几个方面: 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型; 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值.
琴怜13884979514：
数据挖掘技术主要包括哪些 -
14877佟贱
： 数据挖掘技术主要有决策树 、神经网络 、回归 、关联规则 、聚类 、贝叶斯分类6中. 1、决策树技术. 决策树是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术.在决策树里,所分析的数据样本先是集成为一个树根,然后经过层层分枝,最终形成...
琴怜13884979514：
数据挖掘的分类及各种分析方法是怎样的?
14877佟贱
： 数据分析可分为两类: 一是偏向产品和运营,更加注重业务 比如数据分析/数据运营/商业分析,主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等. 二是更注重数据挖掘技术,门槛较高 比如数据挖掘工程师/算法专家,数据挖掘工程师,往后发展,称为算法专家.要求更高的统计学能力、数理能力以及编程技巧,需要扎实的算法能力和代码能力.
琴怜13884979514：
数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘 -
14877佟贱
： 1,数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析. 2,数据分析(狭义): 定义:简单来说,数据分析就是对数据进行分析.专业的说...
琴怜13884979514：
简述Web数据挖掘的类型. - 上学吧找答案
14877佟贱
： 1、数据ETL过程2、数据整理,生成与业务相关的新变量3、应用统计分析或数据挖掘技术4、展现统计结果或数据挖掘归纳的知识5、结果应用,指导实践.
