包括数据收集，数据清洗，数据存储，数据分析，数据可视化，数据挖掘，数据预测，以及决策支持。
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1. 人工智能与机器学习:随着深度学习、强化学习等技术的不断发展,人工智能在计算机领域的应用越来越广泛。2024年的研究可能集中在人工智能算法的改进、自动化决策系统、智能机器人等方面。2. 数据科学与大数据:随着互联网的普及和物联网技术的发展,数据量呈指数级增长。因此,数据科学和大数据分析将继续成为研究热点,...
传统数据密集型行业积极探索和布局大数据应用的表现是什么?A.打通多源跨域数据B.提高分析挖掘能力C.实现科学决策与运营D.计算机操作能力
《地球科学大数据挖掘与机器学习》是2018年中山大学出版社出版的图书，作者是周永章。内容简介 本书是中山大学重点学科建设成果，获中国矿物岩石地球化学协会大数据与数学地球科学专业委员会推荐，是中国第一部地质科学大数据与机器学习教材。本书是中山大学研究生试用研究型教材，对运用大数据挖掘与机器学习算法解决地球科学...