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数据泄露防护仅是数据加密吗
默默的等待
不止的,数据加密只是数据防泄露的一个措施,成熟的防泄密产品肯定不止提供加密保护功能,必须结合审计、权限控制等其它辅助功能。举个例子,IP-guard作为国内领先的防泄密产品,拥有成熟的防泄密解决方案,主要是通过加密、审计、授权三重保护对企业重要数据做防泄密保护。IP-guard的加密基于驱动层和应用层,采用自动加解密技术,就是会对指定类型文档做自动保护,不会对既有的操作习惯带来影响,而审计功能则是对日常可能发生泄密的行为做记录和限制,如常见的网页浏览、即时通讯、邮件收发、打印、应用程序安装、文档操作、移动存储使用等。而权限控制则是对员工对重要数据的操作权限做划分,可以按照部门也可以按照职位。
2023-08-15
2条回答
问
数据挖掘和数据维护的区别与联系?
向阳的苹果树
区别: 数据挖掘就是从大量的数据信息里找到和提取一些规律性的信息。 数据维护就是对数据进行更新,分类等。 联系: 数据维护是数据挖掘的基础,数据挖掘是数据维护的实现。
2023-07-16
5条回答
问
数据仓库与数据挖掘的原理是什么?
匿名用户
本书全面深入地介绍了数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的基本概念、基本原理和应用技术。全书分成三篇,数据仓库及OLAP概念、原理和技术篇的主要内容包括数据仓库的基本概念、体系结构、模型设计、创建和维护,ETL、元数据、数据集市、OLAP的基本概念、分类、模型设计;数据挖掘技术篇介绍了数据挖掘的基本理论、基本过程、常见模型的算法;工具及实例简要介绍了数据仓库产品工具的基本情况,对产品选择和评判进行了一些分析,并较详细地介绍和分析了移动通信业务数据仓库系统。 本书可作为计算机、信息系统等专业的学生学习数据仓库、OLAP及数据挖掘技术的实用教程,也可供从事数据仓库、数据挖掘研究、设计、开发等工作的科研、工程人员等。
2023-07-16
3条回答
问
数据挖掘技术中的数据预处理阶段包括哪些
匿名用户
数据挖掘是从一堆数据中找出输入与输出之间的关系,然后根据新的输入预测输出。简单举例:例如你有北京的房价数据,从1月到10月的,房子不同的面积对应不同的价格。现在到了·11月,然后有一座100平米的房子,你觉得价格应该是多少呢? 这就是从...
2023-07-15
1条回答
问
数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别
匿名
数据仓库是要集成多种数据源,比如个人财务记录和购物记录,比如企业的原料、生产、销售的异构数据库。数据库一般是单一结构的,没办法集成异构源去做一个统一接口,所以在数据分析需求达到宏观规模后才弄出这么个概念来。所谓面向事务和面向主题就是这个意思。事务是数据记录查询的单一任务,主题是数据分析目标的相关数据范畴。数据仓库是数据挖掘的对象,进行大规模的数据挖掘前先要建立数据仓库,数据挖掘的研究方向有偏向数据库的。
2023-07-14
1条回答
问
大数据和数据挖掘的区别
快乐小熊
数据分析:一般要分析的目标比较明确,分析条件也比较清楚。数据挖掘:目标不是很清晰,要依靠挖掘算法来找出隐藏在大量数据中的规则、模式、规律等。
2023-07-10
2条回答
问
什么是数据挖掘,数据分析,数据挖掘师,属于文科理科范畴?
十年一刻
百度的东西就不给你粘贴了,我和你说一下我的理解。数据挖掘就是从大量的数据中总结出一些有用的结论。因为大量,所以人工实现不可能,于是就通过将数据输入计算机得出结论,那怎样让计算机可以实现这个功能?。如果从事计算机方面,做数据挖掘师,那你的重点是做算法,设计一个算法去让计算机执行。如果从事的是数据分析员,那你就是面对一个实际问题,选择现有的各种方法和数据处理的技巧去解决问题。属于理科,数学专业优先,其次计算机。 根据自己理解和经验说的。希望采纳。
2023-06-25
2条回答
问
数据挖掘和数据仓库的关系?
匿名用户
若将Data Warehousing(数据仓库)比喻作矿坑,数据挖掘就是深入矿坑采矿的工作。毕竟数据挖掘不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有够丰富完整的数据,是很难期待数据挖掘能挖掘出什么有意义的信息的。要将庞大的数据转换成为有用的信息,必须先有效率地收集信息。随着科技的进步,功能完善的数据库系统就成了最好的收集数据的工具。数据仓库,简单地说,就是搜集来自其它系统的有用数据,存放在一整合的储存区内。所以其实就是一个经过处理整合,且容量特别大的关系型数据库,用以储存决策支持系统(Design Support System)所需的数据,供决策支持或数据分析使用。从信息技术的角度来看,数据仓库的目标是在组织中,在正确的时间,将正确的数据交给正确的人。许多人对于Data Warehousing和数据挖掘时常混淆,不知如何分辨。其实,数据仓库是数据库技术的一个新主题,利用计算机系统帮助我们操作、计算和思考,让作业方式改变,决策方式也跟着改变。数据仓库本身是一个非常大的数据库,它储存着由组织作业数据库 中整合而来的数据,特别是指事务处理系统OLTP(On-Line Transactional Processing)所得来的数据。将这些整合过的数据置放于数据昂哭中,而公司的决策者则利用这些数据作决策;但是,这个转换及整合数据的过程,是建立一个数据仓库最大的挑战。因为将作业中的数据转换成有用的的策略性信息是整个数据仓库的重点。综上所述,数据仓库应该具有这些数据:整合性数据(integrated data)、详细和汇总性的数据(detailed andsummarized data)、历史数据、解释数据的数据。从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识,是建立数据仓库与使用数据挖掘的最大目的,两者的本质与过程是两回事。换句话说,数据仓库应先行建立完成,数据挖掘才能有效率的进行,因为数据仓库本身所含数据是干净(不会有错误的数据参杂其中)、完备,且经过整合的。因此两者关系或许可解读为数据挖掘是从巨大数据仓库中找出有用信息的一种过程与技术。
2023-06-25
2条回答
问
数据库,数据仓库和数据挖掘技术之间的区别?
Zaki
数据库就是我们通常用到的用于联机事务处理的。数据仓库主要针对联机分析处理帮助决策人员进行决策的。数据挖掘技术可以作为数据仓库的前端应用,在数据仓库中挖掘出有价值的信息。
2023-06-25
2条回答
问
大数据 数据分析 数据挖掘有什么区别
匿名用户
去百度文库,查看完整内容>内容来自用户:天成信息大数据和数据分析区别 大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。大数据的“大”是一个相对概念,没有具体标准,如果一定要给一个标准,那幺10-100TB通常称为大数据的门槛。 数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据。 大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。 第一:在分析方法上两者并没有本质不同 数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。 第二:在对统计学知识的使用重心上两者存在较大的不同 传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大
2023-06-25
3条回答
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