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业务人员和技术人员经常混淆数据挖掘和数据仓库这两个术语。随着数据采集软件程序的实施和计算机内存成本的降低,整个数据管理领域都经历了惊人的增长。这两个功能背后的主要目的是提供工具和方法来探索大量数据中的模式和意义。...
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。...
数据挖掘软件是一种用于识别大型数据集中模式的工具。在过去几年中,随着公司寻找将大量信息转化为有用信息以供决策的方法,计算机软件的这一领域已急剧扩大。清楚地识别因果、人类行为模式、趋势和其他指标的能力对于任何业务的正确管理都至关重要。对于大多数用户来说,数据挖掘软件的好处是显而易见的,但一般商业社区对如何获取所需信息以及该过程的具体工作方式了解甚少。...
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)。...
数据挖掘系统是一种收集、组织和分析数据集的系统方法。在收集的数据中发现模式和关系是数据挖掘的目标。发现的模式和关系有助于组织根据过去的模式预测未来趋势。虽然这些模式可用于预测目的,但当用于分析的原始数据损坏、错误分类或不包含产生精确结果所需的样本时,会出现不准确的模式。...
数据挖掘项目通常由业务经理或分析师发起。数据挖掘的目的是识别大型数据集中的模式或趋势。例如,针对客户购买趋势的数据挖掘项目有助于为围绕新产品发布、客户偏好和优先级的决策过程提供信息。...
数据挖掘公司是一种帮助客户识别信息或数据并将其转换为对特定应用程序有用的格式的业务。数据挖掘过程有助于准备销售、组织营销或公共关系活动,或评估当前客户的购买习惯。虽然挖掘数据的过程已经存在了几十年,但技术已经使得在所需时间的一小部分内提供这些服务变得更加容易。...
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。...
标准软件包中包含的数据仓库工具可分为四个主要类别:数据提取、表管理、查询管理和数据完整性。数据仓库是大型事务数据集的存储库,根据组织的规程和重点,这些数据集可能会有很大的差异。例如,许多科学研究项目收集大量数据进行分析和审查。数据仓库可能是管理和存储此信息的最佳技术。...
数据挖掘通常指的是一种用于分析来自目标源的数据并将反馈合成有用信息的方法。此信息通常用于帮助组织降低特定领域的成本、增加收入或两者兼而有之。通常由数据挖掘应用程序提供便利,其主要目标是识别和提取给定数据集中包含的模式。...
数据挖掘工具是允许用户从数据中提取信息的软件组件和理论。这些工具使个人和公司能够收集大量数据,并使用这些数据确定特定用户或用户组。数据挖掘工具的一些最常见用途是在营销、欺诈保护和监控领域。...
数据挖掘应用程序是能够从存储的数据中提取和识别模式的计算机软件程序或包。这类工具通常是一个软件接口,它与包含客户或其他重要数据的大型数据库进行交互。数据挖掘被公司和公共机构广泛用于营销、欺诈活动检测和科学研究等用途。...
数据挖掘算法是用于识别数据集中的模式和趋势的编程查询和程序。数据挖掘的主要用途是根据客户的实际活动确定客户需求和偏好。尽管这些信息是基于过去的表现,但它可以作为客户行为和趋势的极好指标。...