📅  最后修改于: 2020-12-21 09:43:22        🧑  作者: Mango

数据挖掘教程数据挖掘教程提供了数据挖掘的基本概念和高级概念。我们的数据挖掘教程专为学习者和专家而设计。数据挖掘是帮助企业家，研究人员和个人从大量数据中提取有价值的信息的最有用的技术之一。数据挖掘也称为数据库中的知识发现(KDD)。知识发现过程包括数据清理，数据集成，数据选择，数据转换，数据挖掘，模式评估和知识表示。我们的数据挖掘教程包括数据挖掘的所有主题，例如应用程序，数据挖掘与机器学习，数据挖掘...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:44:16        🧑  作者: Mango

数据挖掘技术数据挖掘包括利用完善的数据分析工具来查找海量数据集中以前未知的有效模式和关系。这些工具可以合并统计模型，机器学习技术和数学算法，例如神经网络或决策树。因此，数据挖掘结合了分析和预测。依赖于机器学习，数据库管理和统计数据相交的各种方法和技术，数据挖掘专业人员致力于他们的职业，以更好地理解如何处理并根据大量数据得出结论，但是他们使用的方法是什么?实现它?在最近的数据挖掘项目中，已经开发并使...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:45:16        🧑  作者: Mango

数据挖掘实施流程许多不同部门正在利用数据挖掘来提高其业务效率，包括制造，化学，市场营销，航空航天等。因此，对常规数据挖掘过程的需求得到了有效改善。数据挖掘技术必须是可靠的，可由公司个人重复使用，几乎不了解数据挖掘上下文。结果，经过多次研讨会并为300多个组织做出了贡献之后，于1990年首次引入了跨行业的数据挖掘标准流程(CRISP-DM)。数据挖掘被描述为使用多种数据挖掘技术(例如人工智能(AI)...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:46:11        🧑  作者: Mango

介绍数据挖掘是一种重要的方法，可以从大量数据中提取以前未知且可能有用的信息。数据挖掘过程涉及几个组件，这些组件构成了数据挖掘系统的体系结构。数据挖掘架构数据挖掘系统的重要组件是数据源，数据挖掘引擎，数据仓库服务器，模式评估模块，图形用户界面和知识库。数据源：实际的数据源是数据库，数据仓库，万维网(WWW)，文本文件和其他文档。您需要大量的历史数据才能成功进行数据挖掘。组织通常将数据存储在数据库或数...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:47:06        🧑  作者: Mango

KDD-数据库中的知识发现术语KDD代表数据库中的知识发现。它涉及发现数据知识的广泛过程，并强调了特定数据挖掘技术的高级应用。它是各个领域的研究人员感兴趣的领域，包括人工智能，机器学习，模式识别，数据库，统计信息，专家系统的知识获取以及数据可视化。KDD流程的主要目标是在大型数据库的上下文中从数据中提取信息。它通过使用数据挖掘算法来识别什么被认为是知识。数据库中的知识发现被认为是对大型数据存储库的...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:47:58        🧑  作者: Mango

数据挖掘的历史在1990年代，引入了“数据挖掘”一词，但是数据挖掘是一个具有悠久历史的行业的发展。识别数据模式的早期技术包括贝叶斯定理(1700s)和回归演化(1800s)。随着数据集的规模和复杂性水平的提高，计算机科学的产生和增长的力量促进了数据的收集，存储和处理。显式动手数据调查已通过间接，自动数据处理和其他计算机科学发现(例如神经网络，聚类，遗传算法(1950年代)，决策树(1960年代)和...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:48:53        🧑  作者: Mango

数据挖掘工具数据挖掘是利用特定算法，静态分析，人工智能和数据库系统从不同维度和角度分析数据的一组技术。数据挖掘工具的目的是在大型数据集中发现模式/趋势/分组，并将数据转换为更精细的信息。它是一个框架，例如Rstudio或Tableau，可让您执行不同类型的数据挖掘分析。我们可以对您的数据集执行各种算法，例如聚类或分类，并可视化结果本身。它是一个框架，可为我们提供有关数据和数据表示现象的更好的见解。...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:49:48        🧑  作者: Mango

数据挖掘与机器学习数据挖掘涉及从大量数据中提取信息。数据挖掘是一种发现数据集中继承的不同类型的模式的技术，这些模式是精确，新的和有用的数据。数据挖掘是业务分析的子集，类似于实验研究。数据挖掘的起源是数据库，统计信息。机器学习包括一种算法，该算法可通过基于数据的体验自动提高。机器学习是一种从经验中寻找新算法的方法。机器学习包括对可以自动提取数据的算法的研究。机器学习利用数据挖掘技术和另一种学习算法来...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:50:41        🧑  作者: Mango

Facebook数据挖掘在这个数字时代，社交平台已成为必然。无论我们是否喜欢这个平台，都无法逃脱。 Facebook允许我们与朋友和家人互动，或者了解世界各地的最新动态。 Facebook使世界变得更小了。 Facebook是在线商务交流的最重要来源之一。企业所有者可以充分利用该平台。该平台获得最多访问的最重要原因是其作为最古老的视频和照片共享社交媒体工具的特征。Facebook页面可帮助人们通过...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:51:35        🧑  作者: Mango

社交媒体数据挖掘方法与社交网络分析相关的其他研究领域相比，将数据挖掘技术应用于社交媒体相对较新。当我们承认对社交媒体网络分析的研究可以追溯到1930年代。使用由工业界和学术界开发的数据挖掘技术的应用程序已经在商业上使用。例如，“社交媒体分析”组织向我们提供服务并跟踪社交媒体，以向客户提供有关如何通过社交媒体网络识别和讨论商品和服务的数据。该组织中的分析师已经应用了文本挖掘算法，并检测到博客的传播模...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:52:30        🧑  作者: Mango

数据挖掘中的集群聚类是一种无监督的基于机器学习的算法，该算法将一组数据点分为多个簇，从而使对象属于同一组。群集有助于将数据分为几个子集。这些子集中的每个子集都包含彼此相似的数据，这些子集称为簇。现在，来自客户群的数据已被分为几类，我们可以就我们认为最适合该产品的人做出明智的决定。让我们通过一个例子来理解这一点，假设我们是市场经理，并且有一种诱人的新产品要出售。只要将产品卖给合适的人，我们相信该产品...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:53:25        🧑  作者: Mango

文本数据挖掘文本数据挖掘可以描述为从标准语言文本中提取基本数据的过程。我们通过短信，文档，电子邮件，文件生成的所有数据均以通用语言文字编写。文本挖掘主要用于从此类数据中得出有用的见解或模式。在过去的几年中，文本挖掘市场经历了指数级的增长和采用，并且预计在未来的将来还将获得显着的增长和采用。采用文本挖掘背后的主要原因之一是商业市场上的竞争加剧，许多组织寻求增值解决方案来与其他组织竞争。随着业务完成的...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:54:19        🧑  作者: Mango

套袋与助推我们都在日常生活中使用决策树技术进行决策。组织使用这些受监督的机器学习技术(例如决策树)来做出更好的决策，并产生更多的盈余和利润。集成方法将不同的决策树组合在一起，以提供更好的预测结果，然后再利用单个决策树。集成模型背后的主要原理是一群弱学习者聚集在一起形成一个积极的学习者。下面给出了两种用于执行整体决策树的技术。装袋当我们的目标是减少决策树的方差时，使用装袋。这里的概念是从训练样本中创...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:55:17        🧑  作者: Mango

数据挖掘与数据仓库数据仓库是指将数据编译和组织到一个通用数据库中的过程，而数据挖掘是指从数据库中提取有用数据的过程。数据挖掘过程依赖于在数据仓库阶段中编译的数据来识别有意义的模式。创建了数据仓库以支持管理系统。数据仓库：数据仓库是指可以存储数据以进行有用挖掘的地方。它就像一个快速的计算机系统，具有异常庞大的数据存储容量。来自各个组织系统的数据被复制到仓库中，可以在其中进行提取并符合删除错误的要求。...

📅  最后修改于: 2020-12-21 09:56:11        🧑  作者: Mango

数据挖掘中的集群社交媒体是重要的信息资源和完善的交流平台。企业和个人可以充分利用它，而不仅仅是在平台上共享他们的照片和视频。该平台使用户可以自由，轻松地与目标群体建立联系。无论是集团还是成熟的企业，都难以与竞争激烈的社交媒体行业站起来。但是，通过社交媒体平台，用户可以与他人一起营销或发展自己的品牌或内容。社交媒体挖掘包括社交媒体平台，社交网络分析和数据挖掘，以为学习者，专业人员，科学家和项目经理提...