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可视化数据挖掘是一种利用最新技术将一些特定原则应用于人类如何解释数据的思想。数据挖掘是在特定信息块中检测模式的过程。这是一种非常通用的方法,在金融、医学、公共行政和政府、交通等领域以详细的方式应用,以获得具体的结果。...
统计数据挖掘,也称为知识或数据发现,是一种计算机化的信息收集和分析方法。数据挖掘工具获取数据并对信息进行分类,以发现可用于重要应用(如医学、计算机编程、商业推广和机器人设计)的模式或相关性。统计数据挖掘技术使用复杂的数学和复杂的统计过程来创建分析。...
空间数据挖掘是试图在地理数据中发现模式的过程。最常用于零售业的是数据挖掘,该领域最初专注于在文本和数字电子信息中发现模式。空间数据挖掘被认为是比传统挖掘更复杂的挑战,因为分析在空间和时间上具体存在的对象会带来困难。...
数据仓库挖掘是对一个或多个数据库中包含的信息进行分析,以使这些信息有用。这些数据库或数据仓库是数据的中央存储库。公司将收集到的客户信息汇总到数据仓库中。一旦收集到这些信息,就会对其进行“挖掘”,并从中提取有用的信息,以产生有助于公司做出增加利润或降低成本的商业决策的信息。零售商经常使用数据仓库挖掘来分析和预测客户的行为。...
数据挖掘使用对大量数据进行操作的相对较大的计算能力来确定数据点之间的规则性和连接。采用统计学、机器学习和模式识别技术的算法用于自动搜索大型数据库。数据挖掘也称为数据库中的知识发现(KDD)。...
最重要的数据挖掘概念用于分析收集到的信息,尤其是在观察行为时。数据之间的未知交互以各种方式进行研究,以确定主题和聚合信息之间的关键关系。数据挖掘的一个挑战是,收集到的实际信息可能不会让人想起整个领域。为了解决这一事实,数据之间的相关性可以通过各种数据挖掘概念系统地控制。...