文档详情

大数据挖掘与决策支持.pdf

发布：2017-09-17约12.15万字共67页下载文档

文本预览下载声明

院院学学播播传传闻闻新新商业智能BI 商业智能BI 数据挖掘与决策支持数据挖掘与决策支持主讲教师：沈浩主讲教师：沈浩中国传媒大学新闻传播学院副教授中国传媒大学新闻传播学院副教授中国传媒大学调查统计研究所副所长中国传媒大学调查统计研究所副所长中国传媒大学数据挖掘研发中心主任中国传媒大学数据挖掘研发中心主任 IPSOS （中国）市场研究有限公司首席技术顾问 IPSOS （中国）市场研究有限公司首席技术顾问 Journalism Communication School Journalism Communication School 院院学学播播传传闻闻新新头脑风暴头脑风暴 2 2 1 院院学学播播传传闻闻新新 3 3 院院学学播播传传闻闻新新 4 4 2 院院学学播播传传闻闻新新转折点转折点 5

显示全部

相似文档

数据挖掘与决策支持.pptx ;课程目标;1.数据挖掘的产生与发展;数据？;数据挖掘技术的由来;《纽约时报》由60年代的10～20版扩张至现在的100～200版，最高曾达1572版；《北京青年报》也已是16～48版；国家图书馆有1000万册图书，一个公司就可能拥有这些数据；统计流程控制通过成千上万个传感器不断读取和记录数据；电话系统，网络系统一个月的记录可能需要1012条记录超过1000gigabyte。;产生的问题;;数据挖掘的演变过程;数据可以产生商业价值;数据挖掘的定义;远古至今即存在数据挖掘;数据挖掘--从大量数据中寻找规律技术，是统计学、数据库技术和人工智能技术等的综合。;数据挖掘的功能;需要数据挖掘的5条
2025-04-08 约2.93千字 84页立即下载
大数据挖掘对商业决策的支持与优化.docx PAGE 1- 大数据挖掘对商业决策的支持与优化一、大数据挖掘概述 (1)大数据挖掘是指运用先进的统计和分析方法，从大量、复杂的数据集中提取有价值信息的过程。随着互联网、物联网等技术的发展，数据量呈爆炸式增长，如何有效利用这些数据成为商业决策的关键。根据麦肯锡全球研究院的报告，全球数据量每两年翻一番，预计到2020年全球数据量将达到44ZB。大数据挖掘技术正是为了应对这一挑战而诞生的，它可以帮助企业从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联性，为企业决策提供有力支持。 (2)大数据挖掘技术涉及多个领域，包括数据预处理、数据挖掘算法、数据可视化等。数据预处理是数据挖掘的基础，主要包括数据清洗、数据
2025-03-19 约3.21千字 6页立即下载
大数据挖掘对商业决策的支持与优化.docx PAGE 1- 大数据挖掘对商业决策的支持与优化一、大数据挖掘对商业决策的重要性 (1)在当今商业环境中，大数据挖掘已经成为企业提高竞争力、优化决策流程的关键手段。根据麦肯锡全球研究院的统计，通过大数据分析，企业可以提高运营效率15%，提升客户满意度10%，甚至能将产品创新周期缩短30%。例如，亚马逊利用大数据挖掘技术，通过对用户购买行为的深入分析，实现了个性化的推荐系统，这不仅极大地提高了用户的购物体验，还使推荐商品的转化率提高了35%。 (2)大数据挖掘在商业决策中的重要性体现在多个方面。首先，它能够帮助企业更准确地预测市场趋势。通过分析海量数据，企业可以识别出潜在的市场机会和风险，从而
2025-03-21 约2.02千字 4页立即下载
数据挖掘与决策支持新版.ppt 聚焦于信息发布信息有一个时间维信息过时后会失去价值信息过时后会令人误解信息必须在适当的时间、适当地点传送给适当的人信息消费者订阅者信息消费者订户通道发布和订阅发行者信息生产者主动式的信息发布! 数据挖掘的方法论有时候我们并不关心模型如何运作，只是个黑盒子，我们只关心可能的最优结果。有时候需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息。我们也需要了解模型运作的细节，这也只是个半透明的盒子。语义层设计业务数据库最终用户数据结构语义层信息系统人员商业理解体系的核心——语义层数据源终端用户商业元语查询面板数据源数
2017-08-23 约2.94千字 40页立即下载
第章：数据仓库与数据挖掘的决策支持.ppt 信息分析与决策支持 唐晶磊 2、ID3算法 5.6 数据挖掘的决策支持及应用决策树用于对新样本的分类：通过决策树对新样本属性值的测试，从树的根结点开始，按照样本属性的取值，逐渐沿着决策树向下，直到树的叶结点，该叶结点表示的类别就是新样本的类别。 DM的决策树方法的原理是信息论。信息论是C.E.Shannon为解决信息传递（通信）过程问题而建立的理论，也称为统计通信理论。传递信息的系统是由发送端（信源）和接收端（信宿）以及连接两者的通道（信道）三者组成。信息论把通信过程看做在随机干扰的环境中传递信息的过程。在这个通信模型中，信息源和干扰（噪声）都被理解为某种随机过程
2016-12-05 约7.81千字 60页立即下载
大数据决策支持与商业分析的数据挖掘与预测分析(5).pptx 大数据决策支持与商业分析的数据挖掘与预测分析汇报人：XX 2024-01-14 CATALOGUE 目录引言数据分析基础 数据挖掘技术预测分析方法商业案例分析挑战与展望 01 引言 1 2 3 随着互联网、物联网等技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，大数据已经成为新时代的重要特征。大数据时代企业需要处理海量数据来洞察市场趋势、消费者行为等，以支持精准决策和优化运营。商业决策需求 数据挖掘和预测分析技术能够从海量数据中提取有价值的信息和知识，揭示潜在规律和趋势，为企业决策提供有力支持。 数据挖掘与预测分析的价值市场趋势分析通过分析历史销售数据、市场调研数据等，揭示市场发展
2024-02-06 约2.57千字 31页立即下载
数据分析师年度数据挖掘与决策支持总结.doc 数据分析师年度数据挖掘与决策支持总结数据分析师年度数据挖掘与决策支持总结过去一年，作为数据分析师，我致力于运用数据挖掘技术为公司各业务部门提供决策支持，助力公司发展。以下是对过去一年工作的详细总结：一、工作成果（一）数据挖掘项目 1.客户细分项目 -通过收集客户的基本信息、购买行为、消费偏好等多维度数据，运用聚类分析算法（如K-Means算法），成功将公司客户细分为5个不同的群体。每个群体具有独特的消费特征，例如其中一个群体为高价值、高忠诚度客户，他们购买频率高且客单价高；另一个群体是价格敏感型客户，更倾向于在促销活动期间购买商品。 -基于客户细分结果，市场部门制定了针对性的营销策略。
2025-05-23 约2.37千字 5页立即下载
行业数据挖掘与决策支持系统方案.doc 行业数据挖掘与决策支持系统方案 TOC\o1-2\h\u2110第一章绪论 3 89531.1研究背景 3 298401.2研究目的与意义 3 323541.3研究方法与框架 3 31064第二章行业数据挖掘与决策支持系统概述 3 170642.1行业数据挖掘概述 3 281132.2决策支持系统概述 3 301982.3行业数据挖掘与决策支持系统的关系 3 9179第三章行业数据挖掘与决策支持系统构建 3 239693.1系统架构设计 3 252413.2系统功能模块设计 3 17343.3系统关键技术分析 3 25398第四章行业数据挖掘与决策支持系统应用 3 31834.1应用案例分析
2024-12-12 约1.42万字 16页立即下载
政府行业数据挖掘与决策支持系统方案.doc 行业数据挖掘与决策支持系统方案 TheGovernmentIndustryDataMiningandDecisionSupportSystemisdesignedtoharnessthepowerofdataanalyticstoenhancedecision-makingprocesseswithingovernmentorganizations.Thissystemappliesadvanceddataminingtechniquestoprocessvastamountsofinformation,enablingpolicymakerstoidentifytrends,patterns
2025-03-07 约1.2万字 17页立即下载
数据挖掘在医疗行业的临床决策支持系统.doc 数据挖掘在医疗行业的临床决策支持系统 TOC\o1-2\h\u18264第一章绪论 3 85501.1数据挖掘与医疗行业 3 124491.2临床决策支持系统概述 3 257751.3研究意义与目的 3 13688第二章数据挖掘技术在临床决策支持系统中的应用 4 14572.1数据挖掘方法概述 4 289192.2关联规则挖掘 4 287402.3聚类分析 5 287212.4分类与预测 5 29534第三章医疗数据预处理与清洗 5 111803.1数据来源与类型 5 74683.2数据预处理方法 6 65583.3数据清洗策略 6 43263.4数据集成与融合 7 1766第四章临床决策支持
2025-03-25 约1.71万字 20页立即下载
政府行业数据挖掘与分析决策支持方案.doc 行业数据挖掘与分析决策支持方案 TheGovernmentIndustryDataMiningandAnalysisDecisionSupportSolutionisdesignedtoassistgovernmentagenciesinleveragingbigdataformoreinformeddecision-making.Thissolutionappliesacrossvarioussectors,suchaspublichealth,urbanplanning,andfinance,wherevastamountsofdataaregenerateddaily.Byimpleme
2025-02-23 约1.11万字 16页立即下载
决策支持系统数据挖掘概述.pptx 第一节数据仓库技术;第二节 数据挖掘技术;第三节联机分析处理技术;4.1.1 数据仓库的基本知识;4.1.1 数据仓库的基本知识; 2.SAS软件研究所的观点; 3.DW是作为DSS的基础的分析型DB，用来存放大容量的只读数据，为制定决策提供所需的信息。 4.DW是与操作型系统相分离的、基于标准企业模型集成的、带有时间属性的，即与企业定义的时间段相关的、面向主题且不可更新的数据集合。 5.…… ; 三.数据仓库的特点; 四.数据库与数据仓库的区别;4.1.2 数据仓库系统的结构;一.数据仓库管理系统 1.定义部件 2.??据获取部件 3.管理部件 4.目录部件（元数据） 5.
2020-02-26 约1.06千字 53页立即下载
企业决策支持系统中的数据挖掘技术.docx 企业决策支持系统中的数据挖掘技术第PAGE1页 TOC\o1-3\h\z\u企业决策支持系统中的数据挖掘技术 2 第一章：绪论 2 一、背景介绍 2 二、数据挖掘技术的定义和重要性 3 三决策支持系统与企业决策的关系 4 四、本书目的和结构安排 6 第二章：数据挖掘技术概述 7 一、数据挖掘技术的产生和发展 7 二、数据挖掘技术的基本概念和原理 9 三、数据挖掘的主要技术和方法 10 四、数据挖掘技术的应用领域和前景 11 第三章：企业决策支持系统概述 13 一、企业决策支持系统的定义和发展历程 13 二、企业决策支持系统的主要功能 14 三、企业决策支持系统的结构与设计 16 四、企业决策
2025-02-17 约2.87万字 48页立即下载
数据挖掘与决策支持系统课程论文.doc.doc ? ? ? 数据挖掘与决策支持系统课程论文 --中原工学院信息商务学院 ? ? ? ? ? 论文题目：关联规则挖掘算法作者姓名：沈炜作者学号：200880434217 专业名称：信息管理与信息系统完成时间：2010年12月13日摘要：云不同的关联规则表达数据集的不同规律性，并且它们通常预测不同的事情。根据韩家炜等观点，关联规则定义为：假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务
2017-10-30 约3.98千字 6页立即下载
基于数据挖掘的决策支持系统.pdf 生产 □ □管理 ! 技技术术·生生产产
2017-05-08 约9.46千字 4页立即下载