答:数据挖掘比较简单的定义是:数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。 数据挖掘不是一种广告宣传,而是由于大量数据的可用性以及把这些数据变为有用的信息的迫切需要,使得数据挖掘变得更加有必要。因此,数据挖掘可以...
〔1〕什么是数据挖掘?相关知识点: 试题来源: 解析 答:数据挖掘指的是从大量的数据中挖掘出那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。 〔2〕一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成局部? 答:一个典型的数据挖掘系统应该包括以下局部:数据库、数据仓库或其他信息库、数据库或数据仓库...
数据挖掘是一种基于大数据技术的数据处理和分析方法,旨在通过对大量数据的深入分析,挖掘出隐藏的、有价值的信息和规律,为决策提供科学依据。 数据挖掘的基本定义 数据挖掘(Data Mining),又称资料探勘、数据采矿,是一种从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取隐含在其...
数据挖掘(Data Mining),又称资料探勘、数据采矿,是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取隐含在其中的、事先不知道的,但又有潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘主要基于人工智能、机器学习等领域的技术,具有以下几个特点: 应用性:数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程,在实际应用中,...
数据挖掘说的直白些就是在海量的数据中找到有价值的数据,为企业经营决策提供依据。 价值包括以下几类: 1、相关性 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性,也不是简单的个...
数据挖掘(Data Mining),又称为资料探勘或数据采矿,是一种从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取隐含在其中的、事先不知道的、但又有潜在有用信息和知识的过程。这项技术不仅涉及数据库技术、机器学习、统计学、人工智能、模式识别、高...
数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中发现隐藏模式、关系和规律的过程。它使用统计学、机器学习和数据库技术等方法来发现数据中的关键信息。数据挖掘的主要目标是帮助人们理解和分析数据,从而提供有关数据的深入见解和知识,以支持决策和预测。 机器学习(Machine Learning)是一种让计算机能够自主学习并提高性能的技术。它...
数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用信息和知识的过程。 答案解析 略 真诚赞赏,手留余香 小额打赏 169人已赞赏相似试题 (简答题) 写出单指数平滑法的预测模型,各变量或参数的含义是什么?如近期数据的变化很大,平滑系数应...
一、什么是数据挖掘 1. 要回答什么是数据挖掘,首先要了解数据挖掘的背景。 数据挖掘背景:随着计算机的出现,人类产生和储存的数据量达到一种前所未有的庞大程度。在处理这些庞大的数据时,之前在小规模的数据处理中的方法(比如统计学中的方法)无法进行快速、高效处理,有些时候甚至难以处理出结果。数据挖掘由此应用而生...
数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。 1)数据挖掘能做以下七种不同事情 (分析方法): ...