数据挖掘与文本挖掘的区别
数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘...
cdadata
10年前 (2015-07-23) 7373℃
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数据挖掘和分析并不是万能的
数据挖掘是其收益已经被证明在不同的领域，企业，政府和非营利组织之间的重要工具。其应用领域不断扩大，特别是考虑到收集和整理数据的不断缩小成本。然而，也有针对数据挖掘是完全不适合作为解决问题。
要理解当数据挖掘是不适用的，这将是准确界定时，它有帮助的是适用...
cdadata
10年前 (2015-07-20) 3443℃
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移动运营商如何挖掘大数据_数据挖掘
手机运营商很早就开采语音和数据处理的细节来衡量服务质量，将蜂窝塔的最佳地点，甚至不同的运营商之间的资费和速率的纠纷作出回应。但是，有很多更是从移动数据挖掘现在。让我们来看看是什么样的下方。
呼叫详细记录（CDR）的移动交易进行分析的目的特别有趣...
cdadata
10年前 (2015-07-20) 3002℃
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数据挖掘基本面：条款，你必须知道
如果有人告诉你没有为长期坚定的定义，“数据挖掘”，这个人要么是误导或平出说谎。虽然我很高兴向大家报告，我还没有遇到过不少骗子意识在这个领域，是误传很常见的，甚至在谁应该知道更好的人才。正如常见的是使用过于复杂的语言，给我很难理解我的许多同事的地步...
cdadata
10年前 (2015-07-19) 3197℃
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文本分析WIIFM是什么及未来发展方向
每一天左右，有人问我什么是热的，现在分析。我的答案很简单 – 文本。文本分析，将文本转换为数据的做法，就是今天的数据分析温床，而且将是未来十年及以后。
文本分析是在公园里散步。甚至人类也很难明确判断文本查看他们的每一点的意义和影...
cdadata
10年前 (2015-07-17) 3911℃
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数据采样的关联规则挖掘_数据挖掘中的关联规则
在某些情况下，数据矿工有施加任何算法之前的数据集上执行采样。主要原因是过多的数据开采。在这种情况下，一个可行的方法是随机抽样。如果类是均匀分布的，人们可以监督学习前用随机抽样。
但对于关联规则挖掘？如果使用随机抽样的关联规则算法之前，...
cdadata
10年前 (2015-07-17) 3194℃
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数据挖掘的地平线_数据挖掘的意义
前几天，询问预测模型，我面对的是一个有关这些车型是否是纯数据挖掘或统计模型的一个简单的推导问题。有趣的是，这一切质疑的数学模型或分期是必不可少的支持和帮助的物理和化学科学，它们也为数据挖掘支持。如果我们做数据挖掘的精确定义，分公司将KDD的过...
cdadata
10年前 (2015-07-16) 2987℃
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数据挖掘基本面：数据挖掘Khabaza的9大定律
有一次，术语“数据挖掘”只用于描述使用揭示有用的数据模式的创新方法商务人士的特定新文化。数据矿工的工具是不同于传统培训的分析师截然不同。当你听到“数据挖掘”，你可以肯定知道是什么意思了。
今天，术语“数据挖掘”抛出周围很随意地，它...
cdadata
10年前 (2015-07-16) 3252℃
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什么是数据挖掘一个良好的分类准确度？
有什么好问题！或者我应该说什么不好的问题。事实上，这个问题是不是一个很好的，因为如果我们要求它这样，我们可以期待一个答案是有效的任何数据挖掘问题。这当然是不可能的。这个问题可以通过数据挖掘来问，因为它是衡量数据挖掘算法的质量的一种方式。事实上...
cdadata
10年前 (2015-07-15) 3440℃
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什么是数据挖掘需要学习？_数据挖掘需要学什么
我一直在问几个人最近他们需要学习数据挖掘和预测分析的成功是什么。这是一个不同的扭曲的问题，我也得到，即什么程度应该得到是一个很好的（虽然“绿色”）数据矿工。
通常情况下，后者的问题得到回答“无所谓”，因为我知道这么多伟大的矿工数据没有...
cdadata
10年前 (2015-07-14) 3375℃
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