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從所周知,大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了, 而較重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有**的信息。 那么越來越多的應用涉及到大數據,而這些大數據的屬性,包括數量,速度, 多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性,所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要, 可以說是決定較終信息是否有**的決定性因素。 大數據分析的基礎就是以可視化分析、數據挖掘算法、
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
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
在信息化高度發達的今天,互聯網已經成為人們獲取信息,即時溝通的重要媒介之一,給人們工作生活帶來了很大的便利。但是由于其**性、開放性、即時性的特點,互聯網也成為眾多信息傳播的重要途徑,與傳統媒體相比較為棘手。如何對互聯網進行有效的管理,過濾其中的不良信息,凈化網絡環境成為苛待解決的問題。 目前網絡中70%的信息是以文本形式存在,網頁文本過濾成為目前網絡監控的較重要手段。文本過濾方法有很多,關鍵字
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