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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘(英語(yǔ):Data mining),又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語(yǔ):Knowledge-Discovery in Databases,簡(jiǎn)稱(chēng):KDD)中的一個(gè)步驟。
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自然語(yǔ)言分析,即NLA到底是什么?它由Smartbi率先提出,是一種查詢(xún)方法,能夠根據(jù)語(yǔ)境處理多種自然語(yǔ)言問(wèn)題。通過(guò)對(duì)自然語(yǔ)句的解析,用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音、...
2022-05-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化 1173 0
自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing,簡(jiǎn)稱(chēng)NLP)就是用計(jì)算機(jī)來(lái)處理、理解以及運(yùn)用人類(lèi)語(yǔ)言(如中文、英文等),它屬于人工...
2022-05-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化 1338 0
第一新聲對(duì)話(huà)Smartbi徐晶:BI市場(chǎng)有多大,未來(lái)BI的趨勢(shì)
面對(duì)激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),未來(lái)BI的方向是什么,我們的產(chǎn)品又有什么突出優(yōu)勢(shì)?讓我們一起來(lái)看看思邁特軟件副總裁徐晶是怎么說(shuō)的。
2022-04-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化 544 0
從三個(gè)層次來(lái)分析:商業(yè)智能的價(jià)值在哪里
以下將從商業(yè)智能的三個(gè)層面分析商業(yè)智能的價(jià)值,現(xiàn)在讓我們來(lái)逐一了解~
2022-04-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化 1230 0
指標(biāo)是企業(yè)最重要、最核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過(guò)指標(biāo)使得業(yè)務(wù)目標(biāo)變得可描述、可度量、可拆解。
2022-04-06 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化 1521 0
數(shù)據(jù)挖掘的概念及特點(diǎn) 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(guò)程,主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等,高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),作出歸納性的推理
2021-09-29 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析 3007 0
大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析,因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn),同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說(shuō)話(huà)一樣簡(jiǎn)單明了。
2021-09-29 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 5969 0
什么是數(shù)據(jù)挖掘它能給企業(yè)帶來(lái)什么
數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)大量的程序,通過(guò)數(shù)據(jù)分析確定趨勢(shì)和模式,建立關(guān)系,從而解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。換句話(huà)說(shuō),數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取出來(lái)的
2021-09-29 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析 3320 0
5G車(chē)聯(lián)網(wǎng)的特征與發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用
新一輪汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革已經(jīng)來(lái)臨。根據(jù)預(yù)測(cè)到2025年中國(guó)汽車(chē)互聯(lián)網(wǎng)總的產(chǎn)值有望上升到2162億美元,占全球車(chē)聯(lián)網(wǎng)總規(guī)模26%。可以看出互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模相當(dāng)可觀,不...
2021-04-08 標(biāo)簽:傳感器RFID車(chē)聯(lián)網(wǎng) 7758 0
基于人工智能技術(shù)對(duì)疾病的判斷與預(yù)測(cè)及醫(yī)治
在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下,基于人工智能方法的智慧醫(yī)療系統(tǒng)也逐漸吸引了大量研究人員的目光,計(jì)算機(jī)輔助的分診、診斷等應(yīng)用可以一定程度地緩解部分地區(qū)的醫(yī)療...
2021-03-30 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘深度學(xué)習(xí) 5377 0
數(shù)據(jù)平臺(tái)相關(guān)的概念全面的認(rèn)識(shí)
隨著關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)理論的提出,誕生了一系列經(jīng)典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server等。這些RDBMS被成功推向市場(chǎng),并為社會(huì)信息化...
2021-02-04 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)挖掘 4391 0
可視化數(shù)據(jù)科學(xué)中的概率分布可幫你更好地理解各種分布
在某些分布假設(shè)下,某些機(jī)器學(xué)習(xí)模型被設(shè)計(jì)為最佳工作。因此,了解我們正在使用哪個(gè)發(fā)行版可以幫助我們確定最適合使用哪些模型。
2020-12-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘機(jī)器學(xué)習(xí) 919 0
對(duì)于業(yè)務(wù)分析的不同階段,企業(yè)需要在各個(gè)步驟中處理大量數(shù)據(jù)。根據(jù)工作流程的階段和數(shù)據(jù)分析的要求,有四種主要的分析類(lèi)型:描述性、診斷性、預(yù)測(cè)性和規(guī)范性。這四...
2020-12-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析 6266 0
BI是商業(yè)智能((Business Intelligence)的簡(jiǎn)稱(chēng),指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實(shí)現(xiàn)商...
2020-10-28 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘 2973 0
大數(shù)據(jù)/數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系和區(qū)別
“大數(shù)據(jù)”、“數(shù)據(jù)分析”和“數(shù)據(jù)挖掘”忽然變成了熱門(mén)的流行詞,不斷形成與發(fā)展的新型的生產(chǎn)力和服務(wù)推動(dòng)著人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)形式與規(guī)模向著更快、更準(zhǔn)的方...
2020-10-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 4411 0
Peter Thiel的數(shù)據(jù)挖掘公司Palantir通過(guò)直接上市成為上市公司
1.iOS 14.2 與 iPadOS 14.2 公測(cè)以及新表情發(fā)布 上周,iOS 14.2和 iPadOS 14.2的第二個(gè)公開(kāi)測(cè)試版發(fā)布。新版本帶來(lái)...
2020-10-12 標(biāo)簽:iOS數(shù)據(jù)挖掘 1753 0
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別是什么?
其實(shí)都是大數(shù)據(jù)的分析工作,我們這邊數(shù)據(jù)分析偏運(yùn)營(yíng)或者數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建清洗和業(yè)務(wù)分析,挖掘偏向于數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ) 架構(gòu),長(zhǎng)期業(yè)務(wù)分析,不知道和各位老哥的理解有什么不一樣的。
2020-09-24 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)分析 4830 0
寧暢工程師講堂:服務(wù)器“誕生”至少經(jīng)上千項(xiàng)測(cè)試
一臺(tái)合格服務(wù)器出廠只有“壓力測(cè)試”就足夠了嗎?就此,寧暢信息產(chǎn)業(yè)(北京)有限公司的測(cè)試工程師,就給出了詳細(xì)解答。
2020-09-01 標(biāo)簽:服務(wù)器數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試工程師 1030 0
數(shù)據(jù)科學(xué)不是萬(wàn)能的,需抱有懷疑態(tài)度來(lái)思考
有人認(rèn)為,數(shù)據(jù)科學(xué)就是創(chuàng)建可用來(lái)預(yù)測(cè)的模型。這句話(huà)可以這樣理解:我們有了數(shù)據(jù),探測(cè)發(fā)展模式,把這些再應(yīng)用于預(yù)測(cè)未來(lái),獲得結(jié)果。這個(gè)邏輯說(shuō)得通,其背后的理...
2020-07-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)科學(xué) 2207 0
數(shù)據(jù)挖掘源自《從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)》(縮寫(xiě)為KDD)。它首次出現(xiàn)在1989年8月在底特律舉行的第十一屆國(guó)際聯(lián)合人工智能會(huì)議上。為了統(tǒng)一理解,F(xiàn)ayyad,...
2020-06-29 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)挖掘 3522 0
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