《应用统计学系列教材·大数据分析:方法与应用》可用做统计学、管理学、计算机科学等专业进行数据挖掘、机器学习、人工智能等相关课程的本科高年级、研究生教材或教学参考书。 作者简介 ··· 1990-1994年 北京师范大学数学系学习,1994年6月毕业获理科学士学位; 1994-1997年 北京师范大学数学系学习,1997年6月毕业获...
十、FineBI在大数据分析中的应用 FineBI是一款由帆软公司开发的商业智能工具,专为大数据分析和可视化而设计。FineBI拥有强大的数据处理和分析功能,能够帮助企业快速、准确地分析和展示大数据。FineBI支持多种数据源的接入,包括关系数据库、大数据平台、云端数据等,能够实现数据的无缝整合和分析。 在数据挖掘方面,FineBI提...
大数据分析方法与应用第2章 数据分析基础2.1 数据的类型与分布目录CONTENTS2.2 变量之间的关系第2章数据分析基础2.3 数据的可视化基于Excel2019的应用2.4 数据的输入2.1数据的类型与分布 数据的类型 定性数据也称为
大数据分析方法与应用汇报人:XX2024-01-30目录contents引言大数据分析方法概述数据预处理与特征工程常见大数据挖掘算法介绍大数据分析在各个领域应用案例大数据分析挑战与未来发展趋势引言01大数据概念及特点大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、...
大数据分析:方法与应用 作者:王星等出版社:清华大学出版社出版时间:2013年09月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥40.80 定价 ¥48.00 配送至 北京市东城区 运费6元,满49元包邮 服务 由“当当”发货,并提供售后服务。 当当自营 商品详情 开本:16开...
针对大数据分析,很多企业都纷纷投入巨资进行研究和应用,以提高其商业竞争力。 一、大数据分析方法 大数据分析方法主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等几个环节。 1.数据采集 数据采集是大数据分析的第一步,其主要目的是从各种数据源中收集数据,并根据需求将其转化为可用的数据格式。数据采集的...
下面列举了几种常见的大数据分析方法和应用: 1.数据预处理:对原始数据进行清洗、去噪和转换,使得数据能够适用于后续的分析工作。 2.数据可视化:通过图表、图像等可视化手段将数据呈现出来,使得人们能够更直观地理解和发现数据中的信息。 3.关联分析:通过挖掘数据集中的关联规则,发现不同属性之间的关系,用于市场篮子分析...
本文将探讨大数据分析的方法和应用案例。 一、大数据分析的方法 1.数据采集:大数据分析的第一步是数据采集。数据可以来自于各种渠道,包括企业内部数据库、外部市场数据、社交网络数据等等。数据采集过程中需要对数据进行清洗和整合,以便后续分析。 2.数据存储:大数据分析需要存储的数据量非常大,因此需要选择适合大数据分析...
本书共有12章,分为3篇。大数据基本定义篇阐述了大数据可视分析的背景、分析框架及前景,并结合实例多角度描述可视化分析在不同应用场景下的设计及实现过程。大数据基本方法篇针对实际应用中遇到的不同类型的数据,包括多媒体数据、网络数据、多层面数据和不确定性数据介绍