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数据挖掘之道

何时需要使用数据挖掘工具 $$ 数据挖掘,简单说,就是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深入,企业积累的数据越来越多。数据的背后应隐藏着许多重要信息,企业自然希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。数据库系统可以高效地实现数据的录入、修改、统计、查询等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。 $$ 可以说,数据挖掘是企业数据积累的必然结果和自然需要。而各行各业日益加剧的市场竞争,进一步加速了对数据挖掘的需求和数据挖掘技术的发展。客户保持、客户价值分析、客户流失预测、客户信用分析、交叉销售等等,已经不再是诱人的口号,而是已经成功应用到电信、金融、零售、保险等行业。 $$ 此外数据仓库技术的发展和广泛实施为有效的数据挖掘提供了可能。IDC的调研报告中,2003年数...  (本文共2页) 阅读全文>>

权威出处: 网络世界2003-09-29
《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》2005年01期
牡丹江师范学院学报(自然科学版)

数据挖掘之道

数据挖掘,就是从大量的数据中,抽取出潜 在的、有价值的知识、模型或规则的过程.随着信 息技术的迅速发展和企业信息化的深人,企业积 累的数据越来越多.数据的背后隐藏着许多重要 信息,企业自然希望能够对其进行更高层次的分 析,以便更好地利用这些数据.数据库系统可以 高效地实现数据的录人、修改、统计、查询等功 能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法 根据现有的数据预测未来的发展趋势,导致了 “数据爆炸但知识贫乏”的现象. 各行各业日益加剧的市场竞争,进一步加速 了对数据挖掘的需求和数据挖掘技术的发展.客 户保持、客户价值分析、客户流失预测、客户信用 分析、交叉销售等等,已经不在是诱人的口号,已 经成功地应用到电信、金融、零售、保险等行业. 数据仓库技术的发展和广泛实施为有效的 数据挖掘提供了可能.IDC的调研报告中,2003 年数据仓库达到了20()亿美元的市场规模.数据 仓库将海量复杂的客户行为数据集中起来,建立 一个整合的、结...  (本文共2页) 阅读全文>>

《数字化工》2004年07期
数字化工

数据挖掘之道

何时需要使用数据挖掘工具 数据挖掘,简单说,就是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则的过程。随着信息技术的迅速发展和企业信息化的深人,企业积累的数据越来越多。数据的背后应隐藏着许多重要信息,企业自然希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。数据库系统可以高效地实现数据的录人、修改、统计、查询等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。 可以说,数据挖掘是企业数据积累的必然结果和自然需要。而各行各业日益加剧的市场竞争,进一步加速了对数据挖掘的需求和数据挖掘技术的发展。客户保持、客户价值分析、客户流失预测、客户信用分析、交叉销售等等,己经不再是诱人的口号,而是己经成功应用到电信、金融、零售、保险等行业。 此外数据仓库技术的发展和广泛实施为有效的数据挖掘提供了可能。IDC的调研报告中,2003年数据仓库将达到200亿美元的市场规模。...  (本文共1页) 阅读全文>>

《信息技术与信息化》2019年05期
信息技术与信息化

浅谈计算机数据挖掘技术的开发及应用探究

0引言计算机数据挖掘在目前的很多行业领域中都得到了应用,它已经深入进了我们生活中的点点滴滴比如网上购物、电子商务等方面,它为我们的生活带来了很多的便利。数据挖掘这一技术的发展周期很短,但是它的发展速度不容让人忽视,它推动了很多行业的进步,也催生了很多工作岗位甚至是行业的诞生,促进了整个社会经济的发展和社会主义现代化的建设。本文就来浅谈一下计算机数据挖掘技术的开发及应用探究。1计算据数据挖掘技术的简单介绍1.1计算机数据挖掘技术的定义计算机数据挖掘技术实际上就是从大量的数据中挖掘出对自己有用的、有趣的知识。这些数据都是已知的,目前这一技术被广泛地应用在了商业领域,它的商业中的主要含义是从大量的商业相关数据中通过构建模型、分析等方法,来提取一些对商业管理者有用的信息,来帮助管理者做出相应的决策。1.2计算机数据挖掘技术的历史发展在20世纪下半叶,由于全球多门学科的综合发展,使需要储存以及利用的数据越来越多。随着数据库的兴起和发展,社...  (本文共2页) 阅读全文>>

《浙江现代教育技术》2004年03期
浙江现代教育技术

数据挖掘在教育信息化中的应用空间分析

随着信息社会的来临,大量信息在给人们带来方便的同时也带来了信息的消化、信息的辨识、信息的安全、信息形式的一致性等问题。人们开始考虑:如何才能不被信息淹没,而且从中及时发现有用的知识,提高信息利用率,最终避免“数据爆炸但知识贫乏”的现象。仁’〕这个任务就落在数据挖掘的身上。本文对教育信息化条件下,数据挖掘的应用空间进行分析,希望能为教育信息化建设提供有价值的参考。 一、数据挖掘及其技术 1.数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)就是从大量的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程,是一类深层次的数据分析方法。它是一门交叉学科,包括机器学习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘技术包括三个主要部分:算法和技术;数据;建模能力。川 2.数据挖掘系统 一个完整的数据挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的历史数据,统计并产生相关...  (本文共3页) 阅读全文>>

《福建信息技术教育》2005年01期
福建信息技术教育

数据挖掘技术简介

1.引言 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、 人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一门涉及面很广的交叉学科,包括机器学 习、数理统计、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。数据挖掘技术包括三个主要部 分:算法和技术、数据、建模能力。 2.数据挖掘的分类 (1)根据数据挖掘的任务,可分为:分类或预测模型数据挖掘、数据总结、数据聚类、关联规则发现、序 列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等。 (2)根据数据挖掘的对象,可分为如下若干种数据源:关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态 数据库、文本数据源、多媒体数据女异质数据库、遗产(legacy)数据库,以及Web数据源。 (3)根据数据挖掘的方法,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 法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等...  (本文共3页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2018年23期
电子技术与软件工程

计算机数据挖掘在互联网行业中的应用

1互联网行业发展简介随着信息技术的迅猛发展,互联网的应用不再局限于某个部门某个行业,而是与传统行业产生深度融合,既从根本上改不了传统行业的经营方式和运转模式,而且根据时代需要发展出多种新型事物。互联网+传统行业逐渐成为当前我国社会经济发展的主要趋势,其中发展已经比较成熟的是网上购物等,此外网络金融、网络教学等行业也得到快速发展,其前景都是十分美好的。互联网与传统行业的结合不仅改变了各个传统行业的经营模式,也在很大程度上改变了人们的生活方式和思想观念。尤其是当前人们生活节奏不断加快,互联网的便利和快捷为众多网友喜爱。当前人们在互联网上不仅获取各种信息,而且通过互联网进行沟通交流,这不仅仅局限于个人生活方面,还包括工作等各个方面。人们利用互联网进行购物更是成为当前人们的主要生活方式。随着人们对互联网依赖性的加深,人们对于互联网的各种新的需要也不断发展出来。在这种背景下,在已有的互联网基础上进行科技创新和探索,从而开展新的互联网技术的...  (本文共1页) 阅读全文>>