最新黄片免费播了国产精品99ri,色欲亚洲成人综合网

本文目錄一覽

1，什么是挖掘概念對比描述
2，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的原理是什么
3，數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習深度學(xué)習這些概念有區(qū)別嗎
4，什么是空間數(shù)據(jù)挖掘
5，數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能有什么區(qū)別
6，數(shù)據(jù)挖掘的定義

1，什么是挖掘概念對比描述

在許多實際應(yīng)用中，用戶可能會對多個不同類別(class)的數(shù)據(jù)集進行對比歸納，以獲得概念對比描述知識。這種概念對比描述知識(class comparison)是基于對比數(shù)據(jù)集挖掘出目標數(shù)據(jù)集的概念描述。需要指出的是目標數(shù)據(jù)集與對比數(shù)據(jù)集應(yīng)包含相同屬性(維)以確保它們是可比的。例如:雇員、地址和商品這三個數(shù)據(jù)集就是不可比的，而過去三年銷售額則是可以比較的。計算機系學(xué)生同物理系學(xué)生同樣也是可比的。

什么是挖掘概念對比描述

2，數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的原理是什么

　　本書全面深入地介紹了數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、基本原理和應(yīng)用技術(shù)。全書分成三篇，數(shù)據(jù)倉庫及OLAP概念、原理和技術(shù)篇的主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)倉庫的基本概念、體系結(jié)構(gòu)、模型設(shè)計、創(chuàng)建和維護，ETL、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集市、OLAP的基本概念、分類、模型設(shè)計；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篇介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本理論、基本過程、常見模型的算法；工具及實例簡要介紹了數(shù)據(jù)倉庫產(chǎn)品工具的基本情況，對產(chǎn)品選擇和評判進行了一些分析，并較詳細地介紹和分析了移動通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)。　　本書可作為計算機、信息系統(tǒng)等專業(yè)的學(xué)生學(xué)習數(shù)據(jù)倉庫、OLAP及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實用教程，也可供從事數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘研究、設(shè)計、開發(fā)等工作的科研、工程人員等。

數(shù)據(jù)倉庫是一種數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)，可以將不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)有機組合，便于數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)挖掘是對數(shù)據(jù)進行分析的方法，利用不同的數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)，分類，聚類等等可以得到不同的分析結(jié)果。數(shù)據(jù)倉庫的組織方式非常適合與數(shù)據(jù)挖掘。我是初學(xué)者，希望回答對你有幫助。謝謝。

全新Microsoft SQL Server2008，內(nèi)含眾多創(chuàng)新性能，幫助你以前所未有的方式對數(shù)據(jù)進行整合，管理以及發(fā)布。

數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的原理是什么

3，數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習深度學(xué)習這些概念有區(qū)別嗎

數(shù)據(jù)挖掘，機器學(xué)習，自然語言處理三者的關(guān)系：1、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習、自然語言處理三者之間既有交集也有不同，彼此之間既有聯(lián)系和互相運用，也有各自不同的領(lǐng)域和應(yīng)用。2、數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性很強的學(xué)科，可以用到機器學(xué)習算法以及傳統(tǒng)統(tǒng)計的方法，最終的目的是要從數(shù)據(jù)中挖掘到需要的知識，從而指導(dǎo)人們的活動。數(shù)據(jù)挖掘的重點在于應(yīng)用，用何種算法并不是很重要，關(guān)鍵是能夠滿足實際應(yīng)用背景。而機器學(xué)習則偏重于算法本身的設(shè)計。3、機器學(xué)習通俗的說就是讓機器自己去學(xué)習然后通過學(xué)習到的知識來指導(dǎo)進一步的判斷。用一堆的樣本數(shù)據(jù)來讓計算機進行運算，樣本數(shù)據(jù)可以是有類標簽并設(shè)計懲罰函數(shù)，通過不斷的迭代，機器就學(xué)會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然后用學(xué)習到的分類規(guī)則進行預(yù)測等活動。4、自然語言處理是計算機科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言，所以它與語言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計算機科學(xué)的一部分。自然語言處理（NLP）是計算機科學(xué)，人工智能，語言學(xué)關(guān)注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習深度學(xué)習這些概念有區(qū)別嗎

4，什么是空間數(shù)據(jù)挖掘

空間數(shù)據(jù)挖掘(Spatial Data Mining)是數(shù)據(jù)挖掘的一個分支，是在空間數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，綜合利用各種技術(shù)方法，從大量的空間數(shù)據(jù)中自動挖掘事先未知的且潛在有用的知識，提取非顯式存在的空間關(guān)系或其它有意義的模式等，揭示出蘊含在數(shù)據(jù)背后的客觀世界的本質(zhì)規(guī)律、內(nèi)在聯(lián)系和發(fā)展趨勢，實現(xiàn)知識的自動獲取，從而提供技術(shù)決策與經(jīng)營決策的依據(jù)。它可以用來理解或重組空間數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)空間和非空間數(shù)據(jù)間的關(guān)系、構(gòu)建空間知識庫、優(yōu)化查詢等。在已建立的GIS空間數(shù)據(jù)庫中，隱藏著大量的可供分析、分類用的知識，如空間位置分布規(guī)律、空間關(guān)聯(lián)規(guī)則、形態(tài)特征區(qū)分規(guī)則等，它們并沒有直接存儲于空間數(shù)據(jù)庫中，必須通過挖掘技術(shù)才能挖掘出來。因此，空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就顯得尤為重要。

空間數(shù)據(jù)挖掘是指從空間數(shù)據(jù)庫中抽取沒有清楚表現(xiàn)出來的隱含的知識和空間關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)其中有用的特征和模式的理論、方法和技術(shù)。空間數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的過程大致可分為以下多個步驟:數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)縮減或者數(shù)據(jù)變換、確定數(shù)據(jù)挖掘目標、確定知識發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)挖掘、模式解釋、知識評價等，而數(shù)據(jù)挖掘只是其中的一個關(guān)鍵步驟。但是為了簡便，人們常常用空間數(shù)據(jù)挖掘來代替空間數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)。

5，數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能有什么區(qū)別

商務(wù)智能是一整套解決方案，是從各種商業(yè)數(shù)據(jù)2113中提取有效信息，來輔助商業(yè)決策，數(shù)據(jù)挖掘只是其中一種分析技術(shù)手段?，F(xiàn)在產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘和商務(wù)智能有區(qū)別這樣5261的誤解，我認為和商務(wù)智能被狹義的理解成報表工具有關(guān)，現(xiàn)階段許多商務(wù)智能項目只有報表分析，這是有4102許多客觀事實的，像數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)量少、各個業(yè)務(wù)系1653統(tǒng)沒打通等等，但是這不代表商務(wù)智能只有報表，數(shù)據(jù)挖掘是更深層次的分析，隨著企業(yè)信息化的加深，數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)智能方案版中占的比重也會越來越重。只有報表工具的商務(wù)智能廠商，可以說已經(jīng)落后了。億信華辰豌豆DM可視權(quán)化數(shù)據(jù)挖掘平臺深入洞察企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)律，充分挖掘數(shù)據(jù)潛在價值，多維度深度分析更精準。

商2113務(wù)智能又稱商業(yè)智能或BI，是一種將數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘和聯(lián)機分析處理5261等技術(shù)進行綜合運用的一種方法，通過對數(shù)據(jù)的分析得出數(shù)據(jù)報表對企業(yè)的經(jīng)營決策提供參考，是針對企業(yè)的一種商4102業(yè)智能解決方案。數(shù)據(jù)分析只是一種利用數(shù)學(xué)方法處理數(shù)據(jù)的工具，講究的1653是對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析、探索假設(shè)以及驗證的過程。數(shù)據(jù)分專析只是商業(yè)智能運用里的一部分。在使用方面，F(xiàn)ineBI一類屬的商務(wù)智能系統(tǒng)應(yīng)用性和使用感都要更強。

商務(wù)智能是一種概念，一種目標，而數(shù)據(jù)挖掘是實現(xiàn)商務(wù)智能的一種途徑，一種手段，其實做數(shù)據(jù)挖掘就是為了企業(yè)決策，也就是商務(wù)智能了，其實你想想就清楚了撒，如果一個公司要對自己公司的決策弄個支持方案，途徑很多，比較科學(xué)的比如請人做個數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)角度來做，也可以比較迷信，請一人算命的來算，當然這個不能放到臺面上來講，只是很多時候我們即使有bi系統(tǒng)，但是我們的決策還是受很多主觀的因素（比如：政策、道德等等）影響。

6，數(shù)據(jù)挖掘的定義

嘿嘿，上面這位的回答就這么一句但恰好錯了。數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中尋找到有價值有意義有趣事先未知的知識而不是從“未知的數(shù)據(jù)“中找到”自己需要的“知識。數(shù)據(jù)當然是已知的?？赡苷业降闹R的結(jié)構(gòu)決定于使用的方法數(shù)據(jù)模式。而具體知識是不是“知識”，有沒有用，你需不需要，這不是算法或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)考慮的問題。而是實施者需要解決的問題。就好像一本小說里取出詞匯、概念做成一個字典，這個過程是數(shù)據(jù)挖掘。字典可能有關(guān)鍵字的頻率，可能有詞間的關(guān)系，但你拿這個結(jié)果如何解釋或者這個結(jié)果對你有什么啟發(fā)，這是你的事情?？傊?，數(shù)據(jù)挖掘是個商業(yè)智能加數(shù)據(jù)庫技術(shù)的被夸大的概念。實際不過是提供數(shù)據(jù)到可理解描述的抽象技術(shù)。如果想要拿來解決實際問題，那還是要專家來分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘(data mining-dm)是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、或其它信息庫中的大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣知識的過程川。數(shù)據(jù)挖掘有時也稱作kdd, kdd(knowledge discovery in databases-kdd:知識發(fā)現(xiàn))即是基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)，指的是從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取人們感興趣的知識，這些知識是隱含的、事先未知的、潛在有用的、易被理解的信息。實質(zhì)上，這兩個概念的內(nèi)涵大致相同，只是從不同的角度認識問題而已。譬如人工智能的研究人員傾向于講kdd，而計算機和信息技術(shù)專家通常說數(shù)據(jù)挖掘。

技術(shù)層面：數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中、人們事先不知道的、但又潛在有用的信息和知識的過程。商業(yè)層面：數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主要特點是對商業(yè)數(shù)據(jù)庫中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù) 預(yù)測任務(wù)：根據(jù)其它屬性的值預(yù)測特定（目標）屬性的值，如回歸、分類、異常檢測。描述任務(wù)：尋找概括數(shù)據(jù)中潛在聯(lián)系的模式，如關(guān)聯(lián)分析、演化分析、聚類分析、序列模式挖掘。