【数据挖掘解决方案】的知识问答

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什么是后验概率？(a posterior probability?)

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。。...

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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。...

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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。...

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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）。...

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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。...

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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。...

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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。...

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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。...