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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。...
数据分析指的是审查大量原始或无组织数据以从数据中得出结论的过程。它在商业中经常被用来制定行动计划或识别商业模式和趋势,帮助公司更好地理解客户行为。它也被许多学科的经济学家和学术专业人士用来帮助制定、支持或反驳理论。...
数据分析是对原始数据进行排序和组织,以便从中提取有用信息的一种实践。组织和思考数据的过程是理解数据包含和不包含什么的关键。人们可以通过多种方式进行数据分析,众所周知,在分析阶段操纵数据以推动某些结论或议程是很容易的。因此,在进行数据分析时应注意,并对数据和得出的结论进行批判性思考。...
数据挖掘过程是在大量数据中发现具有统计意义的模式的工具。它通常包括五个主要步骤,包括准备、数据探索、模型构建、部署和审查。过程中的每一步都涉及不同的技术,但大多数都使用某种形式的统计分析。...
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)。...
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。...
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。...
数据挖掘分析是一个有用的过程,它根据用于数据评估的特定算法提供不同的结果。数据挖掘分析的常见类型包括探索性数据分析(EDA)、描述性建模、预测性建模以及发现模式和规则。利用每一种数据挖掘工具可以从不同的角度来看待所收集的信息。使用这些技术的专业人士可以根据所使用的特定分析工具,对关注的问题获得更多的见解;。...