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電子發(fā)燒友網(wǎng)>存儲技術>海量數(shù)據(jù)沒有得到挖掘,企業(yè)數(shù)據(jù)利用量只有5%

海量數(shù)據(jù)沒有得到挖掘,企業(yè)數(shù)據(jù)利用量只有5%

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基于數(shù)據(jù)采集和存儲技術的數(shù)據(jù)挖掘技術,已經(jīng)在工程實踐中得到了廣泛應用。為了充分利用軍事訓練管理數(shù)據(jù)庫的資料,評估各類軍官的考核成績,作者在查閱了近25 年軍事訓
2009-12-18 17:03:1616

中醫(yī)毒熱數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

本文從中醫(yī)“毒熱”理論研究的需求出發(fā),分析得出“中醫(yī)毒熱”數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的挖掘目標;然后根據(jù)挖掘目標,提出了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設計方案;最后,利用java 技術實現(xiàn)系統(tǒng),
2009-12-25 14:42:0914

常用數(shù)據(jù)挖掘算法研究

為了給企業(yè)快速、低成本構建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)提供參考與借鑒,研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點,得出可以使
2011-06-08 16:06:230

數(shù)據(jù)以大為本 數(shù)據(jù)挖掘技術能否“算命”?

BAT雖然在數(shù)據(jù)量上占據(jù)優(yōu)勢,但卻在豐富性上受到局限,甚至并不具備垂直領域UGC所具備的大數(shù)據(jù)能力。中小企業(yè)則可以充分利用自己在垂直領域里深耕的優(yōu)勢,將數(shù)據(jù)的豐富性提升上來,從而獲得差異性的優(yōu)勢。 大數(shù)據(jù)以大為本 數(shù)據(jù)挖掘技術能否算命?
2016-12-23 10:29:11866

海量數(shù)據(jù)干擾下的危險Web數(shù)據(jù)挖掘技術研究

海量數(shù)據(jù)干擾下的危險Web數(shù)據(jù)挖掘技術研究_王曙霞
2017-01-03 18:00:370

海量信息檢索挖掘及視覺三維展現(xiàn)方法仿真

海量信息檢索挖掘及視覺三維展現(xiàn)方法仿真_孫鐘德
2017-01-07 20:32:200

海量數(shù)據(jù)庫遷移與升級_樓宏良

海量數(shù)據(jù)庫遷移與升級_樓宏良
2017-03-19 11:30:430

數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)統(tǒng)計的概念與主要區(qū)別及其舉例分析

數(shù)據(jù)挖掘就是從海量數(shù)據(jù)中找到隱藏的規(guī)則,數(shù)據(jù)分析一般要分析的目標比較明確,數(shù)據(jù)統(tǒng)計則是單純的使用樣本來推斷總體。 主要區(qū)別: 數(shù)據(jù)分析的重點是觀察數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)挖掘的重點是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識規(guī)則KDD
2017-09-28 19:20:0918

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘方法研究

在大型網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫構架中,包含有海量的圖片、聲音、文字等數(shù)據(jù)信息,由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動干擾,導致對待訪問的目標數(shù)據(jù)的隱蔽性較強,對隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實現(xiàn)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問的基礎。傳統(tǒng)方法
2017-11-16 10:50:5113

基于格的隱私保護聚類數(shù)據(jù)挖掘方法

由于云計算的諸多優(yōu)勢,用戶傾向于將數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析等業(yè)務外包到專業(yè)的云服務提供商,然而隨之而來的是用戶的隱私不能得到保證.目前,眾多學者關注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲的隱私保護問題,而隱私保護數(shù)據(jù)
2017-12-26 15:01:180

數(shù)據(jù)挖掘方法有哪些_數(shù)據(jù)挖掘方法分類總結

數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中,提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程?!?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘涉及的學科領域和技術很多,有多種分類法。淺析十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術如下所述
2017-12-29 11:53:4269469

什么叫數(shù)據(jù)挖掘_數(shù)據(jù)挖掘技術解析

數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計學不同。統(tǒng)計學推斷是假設驅動的,即形成假設并在數(shù)據(jù)基礎上驗證他;數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)驅動的,即自動地從數(shù)據(jù)中提取模式和假設。數(shù)據(jù)挖掘的目標是提取可以容易轉換成邏輯規(guī)則或可視化表示的定性模型,與傳統(tǒng)的統(tǒng)計學相比,更加以人為本。
2017-12-31 12:19:4318494

怎么學習數(shù)據(jù)挖掘_如何系統(tǒng)地學習數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過對海量數(shù)據(jù)進行挖掘,尋找數(shù)據(jù)的存在模式,從而通過數(shù)據(jù)挖掘來解決具體問題。其更多是針對某一個具體的問題,是以解決具體問題為導向的。
2017-12-31 12:41:544565

不確定數(shù)據(jù)頻繁閉項集挖掘算法

由于不確定數(shù)據(jù)的向下封閉屬性,挖掘全部頻繁項集的方法會得到一個指數(shù)級的結果。為獲得一個較小的合適的結果集,研究了在不確定數(shù)據(jù)挖掘頻繁閉項集,并提出了一種新的頻繁閉項集挖掘算法-NA-PFCIM
2018-01-02 18:35:340

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系

數(shù)據(jù)挖掘可以認為是數(shù)據(jù)庫技術與機器學習的交叉,它利用數(shù)據(jù)庫技術來管理海量數(shù)據(jù),并利用機器學習和統(tǒng)計分析來進行數(shù)據(jù)分析。
2018-01-05 15:20:293883

算力是核心動力 安防企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘計算能力不斷加強

隨著人工智能技術的成熟,安防行業(yè)以其源數(shù)據(jù)信息量最大、數(shù)據(jù)層次最豐富的特性展現(xiàn)了在人工智能應用方面先天的優(yōu)勢。而解決這些海量數(shù)據(jù)挖掘問題,除了在算法上改進革新外,算力更是一項基礎性工作,這其中芯片
2019-04-22 09:26:041245

物聯(lián)網(wǎng)沒有最大化發(fā)揮出其潛力的四個原因分析

據(jù)專家預測,到2020年,物聯(lián)網(wǎng)設備將超過300億臺,其中一個主要趨勢是數(shù)據(jù)貨幣化。 但有一個問題:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)沒有被充分利用。 盡管從這些設備收集的數(shù)據(jù)有可能非常有價值,并與業(yè)務相關,但大部分潛力并沒有挖掘出來。相反,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)在很大程度上沒有得到開發(fā)、充分利用和重視。
2019-07-11 15:47:00848

如何有效的處理物聯(lián)網(wǎng)中的海量數(shù)據(jù)

當前物聯(lián)網(wǎng)進展中,從技術發(fā)展趨勢呈現(xiàn)出智能化的特征,從管理應用發(fā)展趨勢呈現(xiàn)標準化的特征。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)的應用場景的拓展,會對企業(yè)的自動化、信息化進程產(chǎn)生重要的影響。在物聯(lián)網(wǎng)的應用必然會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),那么我們該如何有效的處理這些海量數(shù)據(jù)呢?
2019-08-31 10:40:002867

IBM存儲跨越“混合多云+AI”的鴻溝 讓數(shù)據(jù)與業(yè)務緊密結合起來

“第一座大山”就是持續(xù)增長的數(shù)據(jù)量。IDC預測,中國的數(shù)據(jù)圈(每年被創(chuàng)建、采集或是復制的數(shù)據(jù)集合)從2018年至2025年,將以30%的年平均速度增長,到2025年將達到48.6ZB。一方面,三分之一的數(shù)據(jù)沒有得到有效保護;另一方面,數(shù)據(jù)的價值沒有得到充分挖掘。
2020-01-07 11:08:03391

目前智能交通仍處于初級階段 大數(shù)據(jù)技術不適用于所有應用場景

記得三年前剛接觸智能交通這個領域的時候,一位行業(yè)前輩告訴我:智能交通數(shù)據(jù)的潛在價值還沒有得到有效挖掘,交通信息的感知和收集有限,行業(yè)存在各個管理系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)無法共享運用、有效分析,交通態(tài)勢的研判預測乏力,公眾的交通信息服務很難滿足需求。。.。。.
2020-01-15 09:23:313455

華為發(fā)布全新一代海量數(shù)據(jù)存儲,幫助企業(yè)釋放海量數(shù)據(jù)價值

5月28日,華為面向全球發(fā)布全新一代海量數(shù)據(jù)存儲OceanStor存儲Pacific系列,通過打破架構、服務和性能的邊界,以多協(xié)議無損互通、下一代彈性EC算法和系列化硬件,靈活應對AI、HPC、視頻等海量數(shù)據(jù)場景的多樣化需求及效率、成本和可靠性挑戰(zhàn),成為海量數(shù)據(jù)存儲新標桿,幫助企業(yè)釋放海量數(shù)據(jù)價值。
2020-06-01 14:53:133028

數(shù)據(jù)成為了一種新石油,該如何挖掘其價值

如今,數(shù)據(jù)成為了一種新石油,但是如何挖掘其價值?在數(shù)據(jù)的生命周期中有很多階段,這就是企業(yè)需要采用一些方法和措施處理從數(shù)據(jù)收集到獲得見解的整個生命周期的原因。 幾乎每個經(jīng)歷了數(shù)字化轉型的企業(yè)都在努力地利用
2020-11-26 16:53:101768

可對海量高維數(shù)據(jù)進行有效的聚類分析算法

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,如何對海量高維數(shù)據(jù)進行有效的聚類分析并充分利用,已成為當下的熱門研究課題。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維數(shù)據(jù)時,聚類結果的精確度和穩(wěn)定性較低,而子空間聚類算法通過分割原始數(shù)據(jù)的特征
2021-05-28 16:26:370

可對海量高維數(shù)據(jù)進行有效的聚類分析算法

隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,如何對海量高維數(shù)據(jù)進行有效的聚類分析并充分利用,已成為當下的熱門研究課題。傳統(tǒng)的聚類算法在處理高維數(shù)據(jù)時,聚類結果的精確度和穩(wěn)定性較低,而子空間聚類算法通過分割原始數(shù)據(jù)的特征
2021-05-28 16:26:373

數(shù)據(jù)挖掘原理與算法

數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515

基于判斷聚合模型的數(shù)據(jù)挖掘分類算法

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和云計算技術的廣泛應用,許多數(shù)據(jù)存儲在不同的服務器上,分布式數(shù)據(jù)挖掘技術應運而生。智能agent在各自的站點上得到部分挖掘結果,分布式數(shù)據(jù)挖掘可以將這些部分的挖掘結果聚合成為全局
2021-06-17 14:57:3613

基于Hive的海量公交客流起訖點挖掘方法綜述

基于Hive的海量公交客流起訖點挖掘方法綜述
2021-07-02 11:07:4415

什么是數(shù)據(jù)挖掘它能給企業(yè)帶來什么

數(shù)據(jù)挖掘是指通過大量的程序,通過數(shù)據(jù)分析確定趨勢和模式,建立關系,從而解決業(yè)務問題。換句話說,數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取出來的
2021-09-29 11:39:142911

數(shù)據(jù)挖掘的概念及特點 數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟

數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業(yè)數(shù)據(jù),作出歸納性的推理
2021-09-29 11:27:182332

掌握并實現(xiàn)5項數(shù)據(jù)服務 IT領導者方能助力企業(yè)業(yè)務飛躍

企業(yè)轉型成功的關鍵之一,就是從海量數(shù)據(jù)挖掘洞見,將數(shù)據(jù)價值發(fā)揮得淋漓盡致。
2021-11-19 11:44:571143

數(shù)據(jù)挖掘定義及方法 數(shù)據(jù)挖掘在微電子領域的應用

  摘要:本文首先介紹了微電子領域及該領域中半導體制造的發(fā)展現(xiàn)狀,然后分析了數(shù)據(jù)挖掘在半導體制造中應用的必要性和可行性。最后重點討論數(shù)據(jù)挖掘技術在研究晶圓制造質量異常問題中的應用,文章中給出了半導體
2023-07-18 15:43:200

數(shù)據(jù)挖掘的流程 數(shù)據(jù)挖掘分類算法

  分類是用于識別什么樣的事務屬于哪一類的方法,可用于分類的算法有決策樹、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等等。  數(shù)據(jù)挖掘的一般流程  第一步,建立模型,確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:020

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的對比與區(qū)別

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的對比與區(qū)別? 機器學習和數(shù)據(jù)挖掘是當前互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中最熱門的領域之一。雖然它們之間存在一些對比和區(qū)別,但它們的共同點是研究如何有效地從海量數(shù)據(jù)中提取信息和洞察,并用于支持業(yè)務決策
2023-08-17 16:11:331013

python數(shù)據(jù)挖掘與機器學習

python數(shù)據(jù)挖掘與機器學習 Python是一個非常流行的編程語言,被廣泛用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習領域。在本篇文章中,我們將探討Python在數(shù)據(jù)挖掘和機器學習中的應用,并介紹一些Python中常
2023-08-17 16:29:38818

python數(shù)據(jù)挖掘案例

python數(shù)據(jù)挖掘案例 Python數(shù)據(jù)挖掘在各個領域中應用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)挖掘出有價值的信息,從而為決策和優(yōu)化提供依據(jù)。本文將介紹一些Python數(shù)據(jù)挖掘的案例,以展示
2023-08-17 16:29:45713

數(shù)據(jù)挖掘十大算法

數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門的技術和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價值信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢,從而為業(yè)務決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:481593

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系

機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 , 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的關系 機器學習與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門的領域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴大,越來越多的人們認識到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是,機器學習和數(shù)據(jù)挖掘在實踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001369

一文弄懂數(shù)據(jù)挖掘的十大算法,數(shù)據(jù)挖掘算法原理講解

數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類:分類算法、聚類算法和相關規(guī)則,基本涵蓋了當前商業(yè)市場對算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深奧難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理,幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496

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