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问数据挖掘中分类的定义是什么

匿名用户数据挖掘(Data Mining-DM)是从存放在数据库、数据仓库、或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程川。数据挖掘有时也称作KDD, KDD(Knowledge Discovery in Databases-KDD:知识发现)即是基于数据库的知识发现，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的信息。实质上，这两个概念的内涵大致相同，只是从不同的角度认识问题而已。譬如人工智能的研究人员倾向于讲KDD，而计算机和信息技术专家通常说数据挖掘。

2023-07-15 1条回答
问传统数据挖掘有哪些方法

Bobby Gong ETL把，抽取->清洗->转化->分析->报表实现。方法？理论概念？？？理论不太懂。。。用的工具有IBM的DataStage或者SAP公司的BO都可以实现。大大的有前途。P.S 数学一定要好

2023-07-15 1条回答
问数据仓库与数据挖掘

表演互看通俗来说数据仓库是对数据的组织、存储、提取数据挖掘是对海量数据获取有效的、新颖的、潜在有用的数据当然这都不是简单的，他们都是数据库的一个分支技术你可以到网上查查这方面的资料，这不是在这里一两句话就能说清楚的当然学习这些不需要精通C++、JAVA、PYTHON、、、，但要精通SQL

2023-07-15 1条回答
问商务智能与数据挖掘

匿名我和你差不多,学信管的.都是普遍撒网,但学校没有重点培养.我不想学技术方面的数据挖掘的研究生.想来点以数据挖掘为基础的财经类的.例如银行啊,证券方面.更侧重的是客户关系管理.不知道我在今后学习的时候.应该看侧重于看什么样的书.

2023-07-15 1条回答
问会数据挖掘技术的请进！

永不认输楼主需要的是数据挖掘从入门到精通，这得专门培训一段时间，据我了解（我不编程）起码得啃好几本算法的书，才能编出有效率的程序。。。看来你是想编数据挖掘的算法了，去看（加）韩家炜的《数据挖掘概念与技术（原书第2版）》吧。听别人建议：数学好的话，再去看看《数据挖掘原理》by David Hand,Heikki Mannila,Padhraic Smyth，和某本实验机器学习的书，DM理论水平应该有一定基础。当然了，如果只是混个学分就无所谓了，就算你编的程序跑1万条数据就歇菜了都没关系。晕菜，下次提问把目的，背景说清楚了。建议你的系统架构把客户订单管理与数据挖掘分开，订单管理系统这个不难，你应该会，数据挖掘可以利用现有的软件做，（例如楼上的哥们所说的SAS，SPSS clementine(推荐这个)，甚至EXCEL2007）把订单管理系统中的数据导入数据挖掘软件中进行建模分析，至于分析什么，看你的爱好了，结合收款情况可以做信用管理，结合促销活动可以做营销相应分析，实在想简单点，做个聚类或者分类搞客户细分，等等，想混学分的话模型就用神经网络吧，这个黑箱你爱怎么解释就怎么解释。题外话，其实，很多时候用不上数据挖掘，统计分析就够了。统计分析做得不到位就搞数据挖掘纯属得瑟

2023-07-15 1条回答
问数据挖掘工程师的工作是什么

吖,为什么?__Renata 1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。4、利用数据挖掘工具进行用户细分，用户偏好，用户网上行为等的研究；5、进行用户调研，数据分析，商业分析，并基于业务需求，提供用户研究及数据挖掘解决方案，实施应用项目；6、将数据挖掘算法及用户研究成果固化成数据产品；

2023-07-15 3条回答
问数据挖掘与知识发现

lost 这个专业很不错，很多其他方向都要用到数据挖掘方面的知识（即到时可以很方便的转向其他的方向）。可以参考韩家炜教授等写的数据挖掘：概念与技术这本教材。

2023-07-14 2条回答
问做数据挖掘需要什么工具啊？

换个名字作为一个数据挖掘平台， Clementine结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使得Clementine在业界久负盛誉。同那些仅仅着重于模型的外在表现而忽略了数据挖掘在整个业务流程中的应用价值的其它数据挖掘工具相比， Clementine其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时极大提高了投资回报率。

2023-07-10 1条回答
问数据挖掘概念与技术怎么样

哆啦这个是数据挖掘方面的基础，国外的思维方式和咱们这个有点差异，所以觉得有点怪，但是大部分翻译书籍都是这样。而且范明是我的老师，在数据库反方面造诣很深，待人很不错。

2023-07-10 2条回答
问怎么才能学好数据挖掘

富丽堂皇好的资料，好的老师，最主要是自己努力中文名称：数据挖掘英文名称：data mining定义：一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。应用学科：通信科技（一级学科）；服务与应用（二级学科）　　数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。　　知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。　　数据挖掘数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。　　数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。　　并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。

2023-06-25 2条回答

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