【資料探勘】的知識問答

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資料探勘(data mining)和大資料(big data)的區別

我們生活在一個每天收集大量資料的世界裡。例如，每分鐘大約有48小時的影片上傳到YouTube。但重要的不是資料量；重要的是組織和企業如何處理資料。隨著資料的快速增長，儲存和處理資料成為一項具有挑戰性的任務。從商業角度看，資料是王道。分析是新的“科學女王”。資料探勘是從資料中發現知識的工具。...

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SaHyNpch 發佈於 2021-06-26 17:00

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資料探勘(data mining)和資料分析(data profiling)的區別

在為任何應用程式使用資料集之前，一個基本要求是瞭解手頭的資料集及其後設資料。發現給定資料集的後設資料的過程稱為“資料分析”，它包含大量的方法來檢查資料集並生成後設資料。資料探勘是一個廣泛的概念，它採用了廣泛的方法和技術來處理大量的問題集。資料探勘可以簡單地稱為知識發現，即從可用資料中收集模式。兩者之間不存在明確、明確的區別。...

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rc436130 發佈於 2021-06-26 16:07

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資料探勘(data mining)和資料分析(data analytics)的區別

我們生活在一個現代分析的時代，大資料推動了對答案需求的爆炸式增長。大資料和分析有望在未來幾年改變幾乎所有行業和業務職能。重要的是要明白，大資料不僅關乎數量，也關乎複雜性。幾乎每一個機械或電子裝置都會留下一條軌跡來描述其效能、位置或來源。這些裝置和使用它們的人，透過網際網路進行交流，然後通向另一個巨大的資料來源。更多的資料意味著新的更複雜的基礎設施。不可否認，大資料是一件大事，但它需要放在上下文中。資料...

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fuh0659 發佈於 2021-06-26 15:43

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資料探勘(data mining)和機器學習(machine learning)的區別

機器學習是人工智慧最活躍的研究領域之一，它涉及到學習過程計算模型的研究和開發。機器學習領域研究的一個主要目標是建立一個計算機系統，該系統能夠在沒有明確程式設計的情況下自主學習和獲取知識。資料探勘是一個將其靈感和技術歸功於機器學習的領域。因此，機器學習和資料探勘通常是同義詞，但請放心，它們是具有不同目標的非常不同的概念。...

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trh4646 發佈於 2021-06-26 15:23

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資料探勘(data mining)和資料科學(data science)的區別

我們現在生活在一個數字世界裡。我們的全球經濟大部分已經變成了數字經濟。正在進行根本性的變革，重點更多地是應用程式的豐富。計算與通訊的融合在這一轉變中起著關鍵作用。網路和社會網路的出現導致了每秒鐘生成大量資料，這為理論提供了機遇和挑戰。龐大的資料量要求我們改變對資料的理解以及如何從資料中提取可用資訊。儘管傳統的電腦科學領域仍然重要，但要想處理海量資料，需要新時代的工具和技術，如資料科學和資料探勘。...

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M1037184 發佈於 2021-06-26 15:15

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資料探勘(data mining)和資料倉儲(data warehousing)的區別

資料探勘與資料倉儲...

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yearlphys 發佈於 2021-06-24 12:45