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数据挖掘的技术基础是数据库
简述
数据库
数据仓库 和
数据挖掘
三者之间的关系
答:
(1) 数据仓库是一种数据存储和数据组织技术, 提供数据源
。(2) 数据挖掘是一种数据分析技术, 可针对数据仓库中的数据进行分析。1、数据库:是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库,通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成,表是二维的,一张表里面有很多字段。字段一字排开,对数据就一行一行的写入表...
要学
数据挖掘
需要哪些
基础
答:
人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等
。数据挖掘从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息,数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据;作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调...
数据仓库与
数据挖掘
问题
答:
在数据仓库系列技术中,主要的支撑技术包括数据库技术、ETL技术、OLAP技术、报表技术、
数据挖掘技术
。2.1 数据库技术
数据库技术是
支撑数据仓库
技术的基础技术
。尽管在数据仓库技术存储模型方面,基于数据库技术而发展的关系模式的理念已经被颠覆,取而代之是各种各样的数据仓库数据模型,如星型模型,雪花模...
数据挖掘的技术基础是
答:
统计学
。根据知乎得知,数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科,但它依然是最基本的数据挖掘技术,特别是多元统计分析,如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。
《客户关系管理》单选题
答:
42、
数据挖掘的技术基础是
( C) A、客户忠诚 B、
数据库
C、人工智能 D、知识管理 43、 “市场状况为卖方市场,总趋势是产品供不应求”是属于企业经营管理理念演变( A)阶段的基本条件。 A、产值中心论 B、销售额中心论 C、利润中心论 D、客户中心论 44、 (D )认为:组织的任务是确定诸目标市场的需要、欲望...
大数据、数据分析和
数据挖掘的
区别是什么?
答:
也可以进行并行计算)。数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代
统计学
的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法,源于机器学习的神经网络,决策树,也有基于统计学习理论的支持向量机,分类回归树,和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义...
数据挖掘
问题··
答:
· 聚集(Clustering) · 描述和可视化1(Des cription and Visualization) 8)数据挖掘分5类 以8上r六2种
数据挖掘的
分6析方6法可以6分0为3两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘 · 直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一x个i模型,这个e模型对剩余的数据,对一u个k特定的变量(可以2 理解成
数据库
中7表的属性,...
大
数据挖掘
需要学习哪些
技术
大数据的工作
答:
数据挖掘的
过程可以分成以下 6 个步骤。商业理解:数据挖掘不是我们的目的,我们的目的是更好地帮助业务,所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求,在这个
基础
上,再对数据挖掘的目标进行定义。数据理解:尝试收集部分数据,然后对数据进行探索,包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有...
根据以前的数据预测未来的行为用
的是
什么
数据挖掘
方法
答:
数据挖掘
(Data Mining)就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和
技术
。因为与数据库密切相关,又称
为数据库
知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD) ,就是将高级智能计算技术应用于大量数据中,让计算机在有人或无人指导的情况下从海量数据中发现潜在的,有用的模式(也叫知识)。 广义上说,任何从数...
数据挖掘的
国内外研究现状
答:
数据挖掘
(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了
数据库
、人工智能和数理统计等多方面
的技术
,是一类深层次的数据分析方法。 关键词:数据挖掘;知识;分析;市场营销;金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。由此,数据挖掘技术应运而...
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