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简述数据库、数据库管理系统和数据库系统的概念
2023-10-29
0条回答
问
CAN总线中发送端发送的数据和接收的数据是相同的吗
匿名
CAN总线在发送数据的时候也在监测总线的数据,当监测到异常时,CAN控制器就产生错误计数,属于主动错误。有问题,请留言!
2023-07-17
2条回答
问
可以说明一下数据挖掘和数据分析的工作方向吗?
匿名
普通的数据分析师、数据挖掘工程师 = SQL工程师 + Excel工程师 + 统计学。高端的 = 数据 + 业务 + 解决方案。一般来说数据分析师产出的是分析报告、业务参谋建议,数据挖掘工程师产出的是有业务价值的数据。但是其实实际上,这两者的工作内容很难割裂开,因为要想做出有价值的分析报告、业务建议,必须深挖各个维度的数据。而想给出有价值的数据交付物,也必然要准备大量说明这个数据为什么有价值以及是如何产出的的报告、文档。所以最多就是说分析岗稍微偏业务一点,挖掘岗稍微偏数据一点。
2023-07-15
2条回答
问
请问数据挖掘和数据分析有本质的区别吗?
似乎の狠現實
数据挖掘和其他数据分析的区别 1.数据挖掘和统计的区别: 统计着重于验证和测试假设,也就是说在你开始分析前你知道模式或模型是什么 数据挖掘则着眼于生成假设以及在没有指导的情况下发现新模式。 这也就是目前国内很多公司都有自己的统计分析平台,比如关于erp、crm、和业务的统计分析平台,这些统计分析平台都和各自的固有业务紧密联系,园子里的绝大多数人都开发过统计分析系统,但是不能说这些统计分析是数据挖掘一样。2.数据挖掘和预测分析的区别: 预测分析使用预测技术驱动商业价值, 数据挖掘是预测分析核心,是其起点。IBM PASW Modeler 是预测分析工作的起点。 在实际工作中,只有进行了数据挖掘后才可能会进行预测分析,比如根据现有的数据通过数据挖掘算法找到数据的规律后,预测未来一段时间内的走向等等。 3.数据挖掘和商业智能的区别: 数据挖掘着眼于预测未来, 而商业智能着眼于统计分析和报告已有的数据,比如报表,OLAP 分析等。
2023-07-15
3条回答
问
哪位大哥可以帮忙解释数据仓库与数据挖掘技术的关系?
红了樱桃
数据仓库是指从各种数据源通过ETL(抽取、转换、加载)得到规整的数据,往往是纬度表和事实表的方式;数据挖掘是指在数据仓库的既有数据上通过聚类,回归,神经网络等技术发现知识,得出结论支持决策。
2023-07-15
3条回答
问
【Excel数据挖掘】如何使用Excel进行数据挖掘
今生永相伴
Excel进行数据挖掘有其固定的几个步骤,这里我们要详细的介绍这几个部分,以便让刚入门的还摸不到头脑的菜菜们能够在宏观上掌握用Excel进行数据挖掘的大概流程,以便更好的进行下一步的学习,下面是几个重要的步骤:数据准备:在进行数据挖掘之前先对数据进行查看、整理和随机取样。数据准备的方式有:浏览数据、清除数据以及为数据分区数据挖掘:开始进行数据挖掘的真正步骤,可以建立挖掘模型和预测分析等。数据模型化的方法有分类、估计、聚类、关联、预测和高级等。准确性验证:通过图形来查看模型,图形有准确性图表,分类矩阵和交叉验证等模型用法:对已经建立好的模型进行条件式查询结果:管理:对于已经建立好的挖掘模型管理其挖掘结构
2023-07-10
1条回答
问
1.数据仓库与数据挖掘有什么关系? 举列说明。
№咖啡
1. 数据仓库为数据挖掘提供平台及数据支持 举例:某保险公司从多个底层业务系统抽取客户及保单等信息加工集成到统一的数据仓库。业务分析人员通过数据挖掘工具在数据仓库平台上实现分析算法,统计或预测一些业务指标。 2. 路由/交换/信息安全 举例:某企业内网需要接入互联网,在两个网络交接处需要运用路由技术实现信息互通; 企业内部同一网段内,需要连接多台计算机终端,此时需要运用交换技术; 涉密服务器需要特定权限的计算机才能访问,此时会运用到防火墙等信息安全技术。手敲的,如需补充请继续。。
2023-07-10
2条回答
问
数据分析师,数据挖掘工程师有什么大的区别
匿名用户
大数据工程师主要是偏开发层面,指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员, 熟练Hadoop大数据平台的核心框架,能够使用Hadoop提供的通用算法, 熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如: Yarn,HBase、Hive、Pig等重要组件,能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。
2023-07-10
1条回答
问
数据分析和数据挖掘的区别是什么?如何做好数据挖掘?哪家做的比较好?
待我强大我给自己天下
简单来讲,数据挖掘,就是把数据找出来,数据分析呢,就是针对挖掘出来的数据进行处理。数据中台是集数据挖掘和数据分析、数据呈现为一体,打破了传统的数仓还有数据中心,并且在数仓模型的设计上也是一脉传承,之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用,一个是因为数据中台确实有过人之处,另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。数据中台策略中的几个过人之处。第一,数据汇聚,承上启下数据中台策略的基本理念是,将所有的数据汇聚到数据中台,以后的每个数据应用(无论是指标和分析类的,还是画像类和大数据类的)统统从数据中台获取数据,如果数据中台没有,那么数据中台就负责把数据找来,如果数据中台找不来,就说明当前真没有这个数据,数据应用也就无从展开。相对而言,数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系,从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。第二,纵观大局,推动全局数据业务在企业中应当是一个完整业务,是一个亟需提高定位的业务,是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略,并提供更有力的支撑,而不是仅仅停留在是把数据找到,把数据清洗了,把数据算出来。第三、技术升级、应用便捷目前业内比较典型的就是阿里云数加平台,数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了,所有操作方式都是通过可视化界面进行,大部分的开发都是通过SQL语句来实现。数据中台在与数加产品功能对比上不分伯仲,同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。技术分享,欢迎交流~
2023-06-25
2条回答
问
大数据,数据挖掘,机器学习三者什么区别和联系
匿名
大数据是指数据的量,过去数十年数据收集存储的能力大幅提升,人类社会积累的数据量几何级数上升,这是指目前的现状。数据挖掘是从海量数据中获取规则和知识,统计学和机器学习为数据挖掘提供了数据分析的技术手段。
2023-06-25
2条回答
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