利用数据挖掘与数据分析初探江汉平原水位模型.docx

基于高光谱数据建立江汉平原土壤有机质含量反演模型-投会议.pdf 基于高光谱数据建立江汉平原土壤有机质含量反演模型 1,2 1,2※ 1,2 1,2 洪永胜于雷周勇朱强（1 华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室,武汉 430079 ）（2 华中师范大学城市与环境科学

2017-05-09 约3.84万字 9页立即下载

基于DNDC模型模拟江汉平原稻田不同种植模式条件下温室.PDF 2018 9 26 9 Chinese Journal of Eco-Agriculture, Sep. 2018, 26(9): 12911301 DOI: 10.13930/ki.cjea.180634 , , , , , , , . DNDC [J]. , 2018, 26(9): 12911301 ZOU F L, CAO C G, MA J Y, LI C F, CAI M L, WANG J P, SUN Z C, JIANG Y. Gre

2018-09-09 约4.81万字 11页立即下载

2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘在信用数据挖掘模型中的应用试题.docx 2025年征信考试题库：征信数据分析挖掘在信用数据挖掘模型中的应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______ 一、选择题（每题2分，共20分） 1.征信数据分析挖掘在信用数据挖掘模型中的应用中，以下哪个不是数据预处理的方法？ A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据抽取 2.以下哪个不是信用评分模型的主要类型？ A.线性模型 B.非线性模型 C.贝叶斯模型 D.模式识别模型 3.信用评分模型的输入数据主要包括哪些？ A.基础信用数据 B.消费者信用历史数据 C.交易数据 D.以上都是 4.在信用数据挖掘模型中，以下哪个不是影响模型性能的因素？ A.数据质量

2025-05-17 约4.41千字 8页立即下载

数据挖掘与大数据分析.doc 数据挖掘与大数据分析目录 1、引言 2 2、理论基础 3 2．1、数据挖掘 3 2．2、数据挖掘分类讨论 3 2．3、数据挖掘模型分类 4 2．4、数据挖掘应用分类 5 3、应用举例 6 3．1、方法论 6 3．2、离网分析 8 3．2．1、问题提出 8 3．2．2、商业理解 8 3．2．3、数据理解 11 3．2．4、数据准备 12 3．2．5、建立模型 15 3．2．6、模型评估 24 3．2．7、结果发布 28 3．2．8、反馈分析 28 3．3、客户细分 29 3．4、交叉销售 30 3．5、多模型结合 30 4、工具 32 4．1、国际 32 4．1．1、专业数据挖掘工具

2017-09-03 约3.99万字 51页立即下载

数据挖掘与数据分析 .ppt Data Mining：Concept, technical and method NCR Data Mining Team 2005/06 议程 数据挖掘概述 数据挖掘业务案例 数据挖掘概念与常用技术 数据挖掘软件与架构 数据挖掘常见软件 Teredata Warehouse Miner架构特点 数据挖掘实施与应用挖掘过程:有效的实施方法论应用过程:策划和执行系统支撑:有效的IT系统成功的关键议程 数据挖掘概述 数据挖掘业务案例 数据挖掘概念与常用技术 数据挖掘软件与架构 数据挖掘常见软件 Teredata Warehouse Miner架构特点 数据挖掘实施与应用挖掘过

2015-08-06 约2.26万字 99页立即下载

数据挖掘与数据分析论文.docx PAGE 1- 数据挖掘与数据分析论文第一章数据挖掘概述 (1)数据挖掘，作为信息技术领域的重要分支，旨在从大量的数据中提取有价值的信息和知识。随着互联网、物联网和大数据技术的快速发展，数据挖掘的应用领域不断拓宽，从电子商务、金融保险到医疗健康、交通物流等多个行业都得到了广泛应用。据统计，全球数据量正以每年50%的速度增长，预计到2020年全球数据总量将达到44ZB。在这个庞大的数据海洋中，数据挖掘技术扮演着至关重要的角色，它能够帮助企业和组织从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供有力支持。 (2)数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据挖掘算法、模式评估和知识表示等几个阶段。在数据预处

2025-03-18 约2.54千字 5页立即下载

《数据分析与数据挖掘-》课件.ppt 主要内容数据仓库与数据挖掘简介数据仓库基本原理与应用 数据挖掘基本原理与应用一、数据仓库与数据挖掘概述（一）数据仓库的兴起（二）数据挖掘的兴起（三）数据仓库和数据挖掘的结合（一）数据仓库的兴起 1 从数据库到数据仓库 2 从OLTP到OLAP （1）数据库:用于事务处理数据库作为数据资源用于管理业务中的事务处理。它已经成为了成熟的信息基础设施。数据库中存放的数据基本上是保存当前数据，随着业务的变化随时在更新数据库中的数据。不同的管理业务需要建立不同的数据库。例如，银行中储蓄业务、信用卡业务分别要建立储蓄数据库和信用卡数据库。（2）数据仓库:用于决策分析数据仓库

2018-11-26 约8.04千字 83页立即下载

数据挖掘与大数据分析.docx PAGE 1- 数据挖掘与大数据分析 一、数据挖掘概述 (1)数据挖掘是一种利用计算机技术从大量数据中提取有用信息和知识的过程。随着信息技术的飞速发展，数据已经成为企业和社会中极为重要的资源。数据挖掘通过对数据的分析，可以发现隐藏在数据中的模式、关联、趋势和异常，从而为决策提供支持。数据挖掘的应用领域广泛，包括金融、医疗、电信、电子商务等各个方面。 (2)数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据挖掘算法选择、模型构建和评估等多个步骤。在数据预处理阶段，需要对原始数据进行清洗、集成、变换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。接下来，根据具体的应用需求选择合适的数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则

2025-03-19 约2.31千字 5页立即下载

数据挖掘与大数据分析.docx PAGE 1- 数据挖掘与大数据分析 一、数据挖掘概述 (1)数据挖掘作为人工智能领域的一个重要分支，旨在从大量复杂的数据中提取有价值的信息和知识。随着互联网和物联网的快速发展，全球数据量呈现爆炸式增长，根据国际数据公司（IDC）的预测，全球数据量预计将在2025年达到175ZB，相当于每年新增约44ZB。在这样的背景下，数据挖掘技术显得尤为重要。例如，在电子商务领域，通过数据挖掘分析消费者购买行为，可以帮助企业精准推送个性化广告，提高转化率。 (2)数据挖掘技术涉及多个领域，包括统计学、机器学习、数据库系统等。常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。其中，分类算法如支持向

2025-03-17 约2.05千字 4页立即下载

一-数据挖掘与数据分析.ppt 数据挖掘与数据分析 离你有多远？ 数据挖掘的应用科学研究--观测卫星、DNA分子技术市场行销--尿布与啤酒金融投资--股票预设欺诈甄别--恶性透支产品制造... 通信网络管理... Internet应用... 大数据：四个真实的数据挖掘故事利用大数据后，农夫山泉会发生管理变革吗？大数据可以给阿迪达斯带来利润吗？中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？网易数据工程师可以当“媒婆”？案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水怎样摆放水堆更能促进销售？什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大? 气温的变化让购买行为发生了哪些改变? 竞争对手的新包装

2018-09-03 约2.15千字 21页立即下载

数据挖掘在大数据分析中的应用.docx PAGE 1- 数据挖掘在大数据分析中的应用一、数据挖掘在大数据分析中的基础概念 (1)数据挖掘在大数据分析中扮演着至关重要的角色，它是一种从大量数据中提取有价值信息的技术。这一过程涉及了多种算法和模型，旨在帮助企业和组织发现数据中的隐藏模式、趋势和关联。数据挖掘不仅能够处理结构化数据，还能有效处理非结构化数据，如文本、图像和音频等。 (2)在大数据分析中，数据挖掘的应用范围十分广泛。例如，在商业领域，数据挖掘可以帮助企业识别潜在客户、预测市场趋势、优化库存管理和提升客户满意度。在医疗健康领域，数据挖掘可以用于疾病预测、患者诊断和治疗方案的个性化推荐。此外，在金融、交通、教育等多个领域，数据

2025-03-18 约1.68千字 4页立即下载

数据分析与数据挖掘.docx PAGE 1- 数据分析与数据挖掘 第一章数据分析概述第一章数据分析概述 (1)数据分析作为一种重要的数据分析方法，已经成为现代企业和组织中不可或缺的工具。在当今数据爆炸的时代，企业通过收集和分析海量数据，能够更好地理解市场趋势、客户需求，从而做出更加精准的决策。据IDC报告显示，到2025年，全球数据量预计将达到163ZB，其中大部分数据将来自物联网设备、社交媒体和移动设备。例如，阿里巴巴集团通过对消费者购物行为的分析，成功预测了2019年双11购物节的交易额，为供应链管理提供了有力支持。 (2)数据分析的过程通常包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解读等环节。在这个过程中，数

2025-03-17 约2.09千字 4页立即下载

数据挖掘与大数据分析.docx PAGE 1- 数据挖掘与大数据分析 一、数据挖掘概述 (1)数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的过程，它涉及多个学科领域，包括统计学、机器学习、数据库系统等。其核心目的是发现数据中的潜在模式和关联，以便为决策提供支持。数据挖掘技术广泛应用于各个行业，如金融、医疗、电商等，通过分析历史数据来预测未来趋势，提高业务效率。 (2)数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。数据预处理阶段需要对原始数据进行清洗、去噪、转换等操作，确保数据的质量和一致性。数据选择阶段则根据分析目的选择合适的数据集。数据变换阶段则通过归一化、标准化等手段将数据转换为适

2025-03-17 约2.17千字 4页立即下载

数据挖掘在大数据分析中的应用 .pdf 数据挖掘在大数据分析中的应用一、引言 数据挖掘作为一项数据分析技术，已经在各个领域得到广泛应用，而大数据的出现更进一步地促进了数据挖掘技术的应用和发展。本文将分别从数据挖掘和大数据两个方面对数据挖掘在大数据分析中的应用进行分析和探讨。二、数据挖掘技术在大数据分析中的应用 数据挖掘技术可以将数据转化为有用信息和知识，通常包括如下步骤： 1.数据获取：获取数据来源，包括结构数据、半结构数据和非结构化数据。 2.数据预处理：清洗数据，去掉噪音和不必要的信息，使数据更加干净和可用。 3.数据转换：将数据转化为可以分析的形式，如将数据数字化或者将文本数据进行向量化表示。 4.模型选择和

2024-11-07 约1.46千字 4页立即下载

一数据挖掘与数据分析.ppt 数据挖掘与数据分析 离你有多远？ 数据挖掘的应用科学研究--观测卫星、DNA分子技术市场行销--尿布与啤酒金融投资--股票预设欺诈甄别--恶性透支产品制造... 通信网络管理... Internet应用... 大数据：四个真实的数据挖掘故事利用大数据后，农夫山泉会发生管理变革吗？大数据可以给阿迪达斯带来利润吗？中国能制作出类《纸牌屋》的电视剧吗？网易数据工程师可以当“媒婆”？案例1：农夫山泉用大数据卖矿泉水怎样摆放水堆更能促进销售？什么年龄的消费者在水堆前停留更久，他们一次购买的量多大? 气温的变化让购买行为发生了哪些改变? 竞争对手的新包装

2017-06-08 约2.15千字 21页立即下载