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标签:数据挖掘

行业动态

大数据和大机遇,带来教育改革

大数据和大机遇,带来教育改革
大数据和大机遇,带来教育改革 在大数据方面,每个人是一个丰富的资源。学生,从入学到档次,他们加入俱乐部,产生尽可能多的数据我们任何人。更高和基本学府已经赶制使用该信息来更好地所提供的教育,他们处理不同的学生人口,他们喜欢研究文学领域的方式,甚至方式。 行为,对接会和新知识 从测试...

cdadata 10年前 (2015-07-25) 3069℃ 0喜欢

大数据分析

银行大数据分析及应用的特点

银行大数据分析及应用的特点
银行大数据分析及应用的特点 银行业是一个数据驱动的行业,数据也一直是银行信息化发展的主题词。起初,要求帐务数据的统一,通过数据大集中和统一的核心业务系统来实现。第二步,要求客户数据的统一,支撑以客户为中心的多渠道服务和信息整合。第三步,要求建立主数据管理模型,分析产品、客户、资金...

cdadata 10年前 (2015-07-25) 5979℃ 1喜欢

数据挖掘

数据挖掘需要学习些什么?_数据挖掘需要哪些知识

数据挖掘需要学习些什么?_数据挖掘需要哪些知识
数据挖掘需要学习些什么?_数据挖掘需要哪些知识 一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营,这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累,当其积累到一定程度时,必然...

cdadata 10年前 (2015-07-25) 4531℃ 7喜欢

数据挖掘

我们可以自动化的数据挖掘?

我们可以自动化的数据挖掘?
我们可以自动化的数据挖掘? 这是一个大问题!早在2006年,我们开始对数据挖掘的研究讨论,与岗位有关的书Java的数据挖掘。我们很幸运得到专家和这本书的作者之一意见。在2010年,我们将继续讨论有关数据挖掘的具体方面可能实现自动化。 最近,我重新启动了辩论的分析在瑞士协会。但是,...

cdadata 10年前 (2015-07-25) 3836℃ 1喜欢

数据挖掘

数据挖掘中pagerank算法研究

数据挖掘中pagerank算法研究
数据挖掘中pagerank算法研究    摘要:计算机技术和网络的迅速发展,使人们获取信息和投放信息的方式发生了翻天地覆的改变,开放式、全球化的互联网络使得当今社会进入了信息大爆炸的社会,如何将种类繁多数量巨大的数据转化为有用的信息和知识变得极为重要。本文对数据挖掘中常用的Pag...

cdadata 10年前 (2015-07-24) 3541℃ 0喜欢

行业动态

间谍与间谍:中国眼数据挖掘

间谍与间谍:中国眼数据挖掘
间谍与间谍:中国眼数据挖掘 时序有趣的是:中国的官方Xinhau通讯社本周搬了故事的政府机构拥抱大数据。派遣来到周后美国指责黑客谁已申请要求获得安全许可的背景调查包含敏感信息的约近20万个人在美国的人才数据库,中国。违约损害也对数以百万计的联邦雇员的个人信息。 (人事管理的美国办...

cdadata 10年前 (2015-07-23) 3731℃ 2喜欢

数据挖掘

数据挖掘与文本挖掘的区别

数据挖掘与文本挖掘的区别
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) 7372℃ 2喜欢

大数据案例

数据收集101:哪里是你的数据即将而来?

数据收集101:哪里是你的数据即将而来?
数据收集101:哪里是你的数据即将而来? 数据空话是混乱,最好的和荒谬的,在最坏的情况。大数据意味着比量小等。身份数据意味着比行为更小。和数据科学家指没有别的比数据挖掘这意味着代码和算法丰富,至少可以说。 数据产业是充斥着术语和缩略语,许多使用和一些完全理解 – 这主...

cdadata 10年前 (2015-07-23) 2736℃ 0喜欢

r语言

R语言案例:使得业务联盟

R语言案例:使得业务联盟
R语言案例使得业务联盟 随着越来越多的数据科学家和研究人员拥抱R编写和统计计算环境,Linux基金会已经着手加强对用户和社会,有了它,更多的业务应用程序通过协作开发的积极发展称为R联盟。 第r联盟的创始成员包括Alteryx,谷歌,惠普,芒果解决方案,微软,甲骨文,RStudio...

cdadata 10年前 (2015-07-22) 3524℃ 0喜欢

数据挖掘

数据挖掘和分析并不是万能的

数据挖掘和分析并不是万能的
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℃ 1喜欢