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后验概率是指在相关事件已经发生的情况下,事件发生的可能性。它是对原始概率或无进一步信息的概率的修改,称为先验概率。后验概率是用贝叶斯定理计算的。股票投资组合的金融建模是后验概率在金融学中的一个常见应用。有时很难准确地为事件分配概率,这限制了后验概率的实用性。。...
实体和个人比以往任何时候都更多地使用万维网进行大量的商业和个人交易。因此,公司越来越多地使用Web数据挖掘工具和技术,以找到改善其底线和扩大其客户群的方法。Web数据挖掘涉及从网站的超链接结构、页面内容或使用日志中收集和汇总数据的过程,以便识别模式。使用Web数据挖掘,公司可以识别潜在的竞争对手,改进客户服务,或针对客户需求和期望。政府机构还可以通过使用Web数据挖掘应用程序来发现恐怖威胁或其他犯...
可视化数据挖掘是一种利用最新技术将一些特定原则应用于人类如何解释数据的思想。数据挖掘是在特定信息块中检测模式的过程。这是一种非常通用的方法,在金融、医学、公共行政和政府、交通等领域以详细的方式应用,以获得具体的结果。...
数据挖掘过程是在大量数据中发现具有统计意义的模式的工具。它通常包括五个主要步骤,包括准备、数据探索、模型构建、部署和审查。过程中的每一步都涉及不同的技术,但大多数都使用某种形式的统计分析。...
数据挖掘软件是一种用于识别大型数据集中模式的工具。在过去几年中,随着公司寻找将大量信息转化为有用信息以供决策的方法,计算机软件的这一领域已急剧扩大。清楚地识别因果、人类行为模式、趋势和其他指标的能力对于任何业务的正确管理都至关重要。对于大多数用户来说,数据挖掘软件的好处是显而易见的,但一般商业社区对如何获取所需信息以及该过程的具体工作方式了解甚少。...
数据挖掘项目通常由业务经理或分析师发起。数据挖掘的目的是识别大型数据集中的模式或趋势。例如,针对客户购买趋势的数据挖掘项目有助于为围绕新产品发布、客户偏好和优先级的决策过程提供信息。...
数据挖掘分类是数据挖掘过程中的一个步骤。它用于根据某些关键特征对项目进行分组。有几种用于数据挖掘分类的技术,包括最近邻分类、决策树学习和支持向量机。...
数据挖掘公司是一种帮助客户识别信息或数据并将其转换为对特定应用程序有用的格式的业务。数据挖掘过程有助于准备销售、组织营销或公共关系活动,或评估当前客户的购买习惯。虽然挖掘数据的过程已经存在了几十年,但技术已经使得在所需时间的一小部分内提供这些服务变得更加容易。...
数据挖掘通常指的是一种用于分析来自目标源的数据并将反馈合成有用信息的方法。此信息通常用于帮助组织降低特定领域的成本、增加收入或两者兼而有之。通常由数据挖掘应用程序提供便利,其主要目标是识别和提取给定数据集中包含的模式。...
数据挖掘工具是允许用户从数据中提取信息的软件组件和理论。这些工具使个人和公司能够收集大量数据,并使用这些数据确定特定用户或用户组。数据挖掘工具的一些最常见用途是在营销、欺诈保护和监控领域。...
数据挖掘应用程序是能够从存储的数据中提取和识别模式的计算机软件程序或包。这类工具通常是一个软件接口,它与包含客户或其他重要数据的大型数据库进行交互。数据挖掘被公司和公共机构广泛用于营销、欺诈活动检测和科学研究等用途。...
数据挖掘算法是用于识别数据集中的模式和趋势的编程查询和程序。数据挖掘的主要用途是根据客户的实际活动确定客户需求和偏好。尽管这些信息是基于过去的表现,但它可以作为客户行为和趋势的极好指标。...
在软件选项和理论概念中使用了各种不同的数据挖掘方法。这使得用户能够利用各种工具从个人和公司收集的数据中提取信息。大量数据可用于确定单个受试者或多个受试者的各种因素。这些数据挖掘方法最常用于欺诈保护、营销和监控领域。...