【数据挖掘】的知识问答

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数据挖掘(data mining)和大数据(big data)的区别

我们生活在一个每天收集大量数据的世界里。例如，每分钟大约有48小时的视频上传到YouTube。但重要的不是数据量；重要的是组织和企业如何处理数据。随着数据的快速增长，存储和处理数据成为一项具有挑战性的任务。从商业角度看，数据是王道。分析是新的“科学女王”。数据挖掘是从数据中发现知识的工具。...

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SaHyNpch 发布于 2021-06-26 17:00

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数据挖掘(data mining)和数据分析(data profiling)的区别

在为任何应用程序使用数据集之前，一个基本要求是了解手头的数据集及其元数据。发现给定数据集的元数据的过程称为“数据分析”，它包含大量的方法来检查数据集并生成元数据。数据挖掘是一个广泛的概念，它采用了广泛的方法和技术来处理大量的问题集。数据挖掘可以简单地称为知识发现，即从可用数据中收集模式。两者之间不存在明确、明确的区别。...

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rc436130 发布于 2021-06-26 16:07

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数据挖掘(data mining)和数据分析(data analytics)的区别

我们生活在一个现代分析的时代，大数据推动了对答案需求的爆炸式增长。大数据和分析有望在未来几年改变几乎所有行业和业务职能。重要的是要明白，大数据不仅关乎数量，也关乎复杂性。几乎每一个机械或电子设备都会留下一条轨迹来描述其性能、位置或来源。这些设备和使用它们的人，通过互联网进行交流，然后通向另一个巨大的数据源。更多的数据意味着新的更复杂的基础设施。不可否认，大数据是一件大事，但它需要放在上下文中。数据...

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fuh0659 发布于 2021-06-26 15:43

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数据挖掘(data mining)和机器学习(machine learning)的区别

机器学习是人工智能最活跃的研究领域之一，它涉及到学习过程计算模型的研究和开发。机器学习领域研究的一个主要目标是建立一个计算机系统，该系统能够在没有明确编程的情况下自主学习和获取知识。数据挖掘是一个将其灵感和技术归功于机器学习的领域。因此，机器学习和数据挖掘通常是同义词，但请放心，它们是具有不同目标的非常不同的概念。...

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trh4646 发布于 2021-06-26 15:23

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数据挖掘(data mining)和数据科学(data science)的区别

我们现在生活在一个数字世界里。我们的全球经济大部分已经变成了数字经济。正在进行根本性的变革，重点更多地是应用程序的丰富。计算与通信的融合在这一转变中起着关键作用。网络和社会网络的出现导致了每秒钟生成大量数据，这为理论提供了机遇和挑战。庞大的数据量要求我们改变对数据的理解以及如何从数据中提取可用信息。尽管传统的计算机科学领域仍然重要，但要想处理海量数据，需要新时代的工具和技术，如数据科学和数据挖掘。...

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M1037184 发布于 2021-06-26 15:15

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数据挖掘(data mining)和数据仓库(data warehousing)的区别

数据挖掘与数据仓库...

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yearlphys 发布于 2021-06-24 12:45

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出于隐私考虑，谷歌停止扫描学生gmail账户

就在微软推出学校专用的无广告版必应（Bing）几天后，搜索竞争对手谷歌（Google）正在针对教室进行一些广告修改。谷歌在给《华尔街日报》的一份声明中说，它已经停止为广告目的扫描学生Gmail账户。这项数据挖掘业务是微软支持的隐私法案的核心，谷歌在美国一家法院面临诉讼。虽然谷歌教育应用程序没有广告，但这家搜索巨头仍扫描了3000多万个账户，因此它有可能将广告瞄准谷歌其他房产上的学生。...

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Baekio 发布于 2021-04-26 09:51

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数据库管理系统(dbms)和数据挖掘(data mining)的区别

数据库管理系统（DBMS）是用于管理数字数据库的完整系统，它允许存储数据库内容、创建/维护数据、搜索和其他功能。另一方面，数据挖掘是计算机科学中的一个领域，它处理从原始数据中提取先前未知和有趣的信息。通常，作为数据挖掘过程输入的数据存储在数据库中。倾向于统计的用户使用数据挖掘。他们利用统计模型来寻找数据中隐藏的模式。数据挖掘者感兴趣的是在不同的数据元素之间寻找有用的关系，这对企业最终是有利可图的。...

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HXD01FF02 发布于 2020-11-03 22:16

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数据挖掘(data mining)和联机分析处理(olap)的区别

数据挖掘和OLAP都是两种常见的商业智能（BI）技术。商业智能是指基于计算机的方法，从商业数据中识别和提取有用的信息。数据挖掘是计算机科学的一个领域，研究从大量数据中提取有趣的模式。它结合了人工智能、统计学和数据库管理等多种方法。OLAP（online analytic processing，联机分析处理）顾名思义是一种查询多维数据库的方法的汇编。...

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K7604665 发布于 2020-10-29 19:32

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数据挖掘(data mining)和机器学习(machine learning)的区别

数据挖掘和机器学习是两个密切相关的领域。作为亲属，他们是相似的，但他们有不同的父母。但目前，两者的生长越来越相似，几乎与双胞胎相似。因此，有人将机器学习用于数据挖掘。然而，当您阅读本文时，您将了解到机器语言不同于数据挖掘。一个关键的区别在于，数据挖掘是用来从现有数据中获取规则，而机器学习则教会计算机学习和理解给定的规则。...

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rjkn75367 发布于 2020-10-29 00:13

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数据挖掘(data mining)和查询工具(query tools)的区别

数据库中的数据分析工具是帮助。它们提供查询生成、查询编辑、搜索、查找、报告和汇总功能。另一方面，数据挖掘是计算机科学中的一个领域，它处理从原始数据中提取先前未知和有趣的信息。作为数据挖掘过程输入的数据通常存储在数据库中。倾向于使用统计数据的用户。他们利用统计模型来寻找数据中隐藏的模式。数据挖掘者感兴趣的是在不同的数据元素之间寻找有用的关系，这对企业最终是有利可图的。...

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xntrckhwjp 发布于 2020-10-28 16:41

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聚类(clustering)和分类(classification)的区别

聚类与分类的关键区别在于，聚类是一种基于特征对相似实例进行分组的无监督学习技术，而分类是一种基于特征为实例分配预定义标签的监督学习技术。...

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帅气无敌就是哥发布于 2020-10-28 16:16

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kdd公司(kdd)和数据挖掘(data mining)的区别

KDD（knowledgediscoveryingindatabases）是计算机科学的一个领域，它包括帮助人类从大量的数字化数据中提取有用的和以前未知的信息（即知识）的工具和理论。KDD包括几个步骤，数据挖掘就是其中之一。数据挖掘是应用特定的算法从数据中提取模式。尽管如此，KDD和数据挖掘是可以互换使用的。...

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figoim486 发布于 2020-10-26 14:53

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分类(classification)和预测(prediction)的区别

分类和预测是与数据挖掘相关的两个术语。数据对于几乎所有的组织来说都是重要的，以增加利润和了解市场。纯数据没有多大价值。因此，为了得到有用的信息，应该对数据进行处理。数据挖掘是从大量数据中提取信息的技术。这有助于对数据有更广泛的了解。数据挖掘的一些应用包括市场分析、生产控制和欺诈检测。分类和预测是与数据挖掘相关的两个术语。本文讨论了分类与预测的区别。分类是识别新观察所属的类别或类别标签的过程。预测是...

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mqpl4935 发布于 2020-10-24 01:57

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数据挖掘(data mining)和数据仓库(data warehousing)的区别

数据挖掘和数据仓库都是非常强大和流行的数据分析技术。倾向于统计的用户使用数据挖掘。他们利用统计模型来寻找数据中隐藏的模式。数据挖掘者感兴趣的是在不同的数据元素之间寻找有用的关系，这对企业最终是有利可图的。但另一方面，能够直接分析业务维度的数据专家倾向于使用数据仓库。...

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老王就是王老大发布于 2020-10-23 19:18

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