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數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
當我們的身邊的信息越來越多,數據越來越多,鏈接越來越多的時候,用一句簡單的話就能把較重要的信息給表達出來,變得越來越重要。 這個技術較早是在氣象領域應用起來的,就是用一個固定的格式把預測出來的數據套入進去,后來在金融領域,醫療領域也得到廣泛的應用,這樣的工具可以很好的幫助從業人員節省一部分時間。應用較廣的領域在于新聞,由于新聞信息的過載,人們迫切地希望有這么一個工具可以幫助自己用較短的時間了解較
近年來,隨著移動互聯網和自媒體的興起與發展,互聯網空間日益豐富、熱鬧,人人享有“麥克風”的時代逐漸成為現實,網絡空間一度成為眾聲喧嘩之地。然而,在拓展人們生活空間的同時,互聯網中的不實信息、不良行為等“負能量”和“噪音”也開始滋生傳播,不僅侵害個人隱私和財產安全,也威脅著從虛擬空間到現實空間的秩序。 信息網絡以激濁揚清為**要義。網絡化生活已成為人們的基本生活形態,對于廣大群眾來說,信息網絡絕不
數據挖掘(Data Mining),又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數據挖掘技術的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。 ⑴關聯分析(association
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