- 问答
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问 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系
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问 浅析：数据挖掘从入门到进阶 要看什么书
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问 如何才能成为数据挖掘工程师
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问 想当数据挖掘工程师要报什么大学专业
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问 数据挖掘方面的经典书籍有什么？
匿名用户 推荐两本比较基础的书，数据挖掘导论和数据挖掘。经典教材，难度不深，内容全面且讲解细致，适合初学者使用。1、数据挖掘导论，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 著，译者： 范明 范宏建，人民邮电出版社；2、数据挖掘：概念与技术，作者：（加）韩家炜，堪博 著，范明，孟小峰 译，机械工业出版社；因为都是中文版，阅读起来基本没有障碍，而且这两个出版社也是计算机领域的传统出版社了，质量还是很能保证的。3、国外书籍推荐Pang-Ning Tan, Vipin Kumar etc. Introduction to Data Mining。可以深入了解数据挖掘关于分类、关联规则、聚类的知识。第一章讲基本部分，第二章讲高级部分，让人由浅入深。另有单独的一章介绍异常检测。本书的第一作者是物理背景出身，所以讲解很重视对于算法的理解（优缺点与适用范围等)。想学习数据挖掘，推荐上CDA数据分析师的课程。课程培养学员硬性的数据挖掘理论与Python数据挖掘算法技能的同时，还兼顾培养学员软性数据治理思维、商业策略优化思维、挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维，全方位提升学员的数据洞察力。点击预约免费试听课。
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问 电子政务数据挖掘有哪些主要过程
匿名 电子政务中数据挖掘概述 简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，有时也被人们称为知识挖掘、知识提取、知识发现、数据/模式分析等。它是现代数据库技术发展与人工智能(及其学习、模式识别)技术相结合的产物。在数据挖掘领域，数据挖掘功能发现的模式类别主要有关联规则、分类、聚类、概念描述和偏差检测等。这些模式也是电子政务数据挖掘所需要的。例如在税务部门可以利用数据挖掘的偏差检测，对同一类型纳税人数据进行分析挖掘，可以发现偷税漏税问题。所发现的规则模式在电子政务中的应用我们会在第4部分中详细介绍，这里不再赘述。 数据挖掘的结果就主要体现在这些模式的发现上，这是一个极其复杂的过程。其中核心的问题就是用何种方法来有效地从已知数据中挖掘知识。在电子政务中数据挖掘的常用方法主要有决策树方法、统计的方法、归纳法、神经网络方法、遗传算法、粗糙集方法、人工智能、模糊集方法等。电子政务软件金鹏信息www.jpsycn.com 电子政务中的数据挖掘是指为政府各种业务活动、工作、决策寻找知识，一般电子政务中数据挖掘的过程应该包括数据准备、挖掘处理、知识表达与解释三个阶段。数据准备是为电子政务数据挖掘提供挖掘对象的阶段。主要是针对需求分析的结果做挖掘对象的准备工作，其主要内容有数据的预处理(如抽取、转化、净化、理解等)以及建立数据挖掘处理集等。通过数据准备提高数据挖掘质量，减少数据的杂乱性、冗余性和不完整性。挖掘操作是数据挖掘的核心，主要是通过算法引擎选择挖掘算法后，对数据准备阶段建立的数据挖掘处理集进行挖掘，从中发现感兴趣的知识。表达和解释阶段是对挖掘结果进行分析，提取出最有价值的信息，以图表形式或其他可视化手段展现给用户。
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问 大数据的核心技术是什么?是数据挖掘吗?
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问 进行数据价值挖掘的基础是什么大数据技术
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问 数据挖掘 概念 模型 方法和算法 需要什么基础
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问 数据挖掘产生什么样的信息? 这个信息是如何帮助管理决策?
1条回答
大无畏 
简单，不简单 
热心问友 
波涛 
富甲一方 
