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数据挖掘工作存在于信息技术领域,通常属于商业信息领域。最好的数据挖掘工作结合了工作环境、职业发展机会、培训计划和工具等因素。数据挖掘是一种信息技术技能,用于评估存储在大型计算机系统中的当前数据,并利用它向一系列商业用户提供有用的相关信息。据预测,这项技能将在未来5至10年内经历高于平均水平的增长。...
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。。...
统计数据挖掘,也称为知识或数据发现,是一种计算机化的信息收集和分析方法。数据挖掘工具获取数据并对信息进行分类,以发现可用于重要应用(如医学、计算机编程、商业推广和机器人设计)的模式或相关性。统计数据挖掘技术使用复杂的数学和复杂的统计过程来创建分析。...
数据挖掘使用对大量数据进行操作的相对较大的计算能力来确定数据点之间的规则性和连接。采用统计学、机器学习和模式识别技术的算法用于自动搜索大型数据库。数据挖掘也称为数据库中的知识发现(KDD)。...
数据挖掘系统是一种收集、组织和分析数据集的系统方法。在收集的数据中发现模式和关系是数据挖掘的目标。发现的模式和关系有助于组织根据过去的模式预测未来趋势。虽然这些模式可用于预测目的,但当用于分析的原始数据损坏、错误分类或不包含产生精确结果所需的样本时,会出现不准确的模式。...
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。...
最重要的数据挖掘概念用于分析收集到的信息,尤其是在观察行为时。数据之间的未知交互以各种方式进行研究,以确定主题和聚合信息之间的关键关系。数据挖掘的一个挑战是,收集到的实际信息可能不会让人想起整个领域。为了解决这一事实,数据之间的相关性可以通过各种数据挖掘概念系统地控制。...
在从原始数据中检索信息的过程中,使用了许多不同类型的数据挖掘技术。每种技术的使用都有多种原因,包括营销、安全和一般信息收集。数据挖掘技术通常用于测试数据样本,而不是整个内容样本,允许分析师验证和验证信息块中的模式。许多公司专门为特定业务或一般用途开发这些数据挖掘工具。...
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。...