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数据挖掘工作存在于信息技术领域,通常属于商业信息领域。最好的数据挖掘工作结合了工作环境、职业发展机会、培训计划和工具等因素。数据挖掘是一种信息技术技能,用于评估存储在大型计算机系统中的当前数据,并利用它向一系列商业用户提供有用的相关信息。据预测,这项技能将在未来5至10年内经历高于平均水平的增长。...
空气分级机是一种用于工业规模物料分拣的设备。该设备能够以高精度将物品分为多个不同类别。空气分级机用于回收、食品加工和采矿等行业的材料加工。这些机器主要通过专业公司提供,可以购买或租赁用于各种应用。...
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。...
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。...
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。...
数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤。它用于根据某些关键特征对项目进行分组。有几种用于数据挖掘分类的技术,包括最近邻分类、决策树学习和支持向量机。...
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。...
在从原始数据中检索信息的过程中,使用了许多不同类型的数据挖掘技术。每种技术的使用都有多种原因,包括营销、安全和一般信息收集。数据挖掘技术通常用于测试数据样本,而不是整个内容样本,允许分析师验证和验证信息块中的模式。许多公司专门为特定业务或一般用途开发这些数据挖掘工具。...
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。...