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• 查看数: 20数据挖掘及其建模：一个热门话题

  宇宙之大，万事万物概莫变化无常。模型作为一种抽象的工具，远在几千年前我们的老祖宗就已经意识到其作用，人们制造瓷器、陶器、铜器、金器、银器等等，都要首先制作各种“模子”。进而推广之，自古以来，人们就提出了各种非实物的形式模型。中国古代人们提出的“阴阳互补模式”、“五行生克模式”、“天人合一模式”、“...查看全文

• 查看数: 28数据挖掘--极具发展前景的新领域

  数据挖掘是什么？　　人们在日常生活中经常会遇到这样的情况：超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售；保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些特征；医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助。　　对于以上问题，现有信息管理...查看全文

• 查看数: 34数据挖掘技术的由来

  1.1网络之后的下一个技术热点 我们现在已经生活在一个网络化的时代，通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。如果用芯片集成度来衡量微电子技术，用CPU处理速度来衡量计算机技术，用信道传输速率来衡量通信技术，那么摩尔定律告诉我们，它们都是以每18个月翻一番的速度在增长，这一势头已经维持了十多年。在美...查看全文

• 查看数: 30数据挖掘技术和算法

  技术和算法 技术：概念方法 算法：一步一步具体实现的细节 1.  不同的目标要调用不同的技术 　数据挖掘根据其目标分为说明性（Prescriptive）和描述性 (Descriptive)数据挖掘两种 　不同的Data Type调用不同技术 　 2.  三种数据挖掘技术 　自动聚集检测；决策树；神经网络 原因： 大量的商业软件应...查看全文

• 查看数: 25数据挖掘技术简介

  1. 引言　　数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发...查看全文

• 查看数: 34数据挖掘技术-挖掘任务和挖掘方法讨论

  数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,有多种分类法。根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象分,有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环...查看全文

• 查看数: 27数据挖掘聚类算法一览

  聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method)  首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改...查看全文

• 查看数: 21"数据挖掘"让美国汇丰银行赢利更多

  金融信息化的过程中，购买设备、使用设备、开发业务流程等一系列的工作仍然只是一小部分；还有更多更加深度和细节的问题需要解决。本文介绍了美国汇丰银行的一个关于“数据挖掘”的应用带来的意想不到的收获，可谓是银行信息化的“他山之石”。    对不断增长的客户数据进行挖掘，就是建立预测模型来...查看全文

• 查看数: 27数据挖掘热点

  就目前来看，将来的几个热点包括网站的数据挖掘（Web site data mining）、生物信息或基因（Bioinformatics/genomics）的数据挖掘及其文本的数据挖掘（Textual mining）。下面就这几个方面加以简单介绍。 1 网站的数据挖掘（Web site data mining） 需求 随着Web技术的发展，各类电子商务网站风起云涌，建立起一个电子...查看全文

• 查看数: 22数据挖掘未来研究方向

  当前，DMKD研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处的地位，迫切需要类似于关系模式、DBMS系统和SQL查询语言等理论和方法的指导，才能使DMKD的应用得以普遍推广。预计在本世纪，DMKD的研究还会形成更大的高潮，研究焦点可能会集中到以下几个方面： 发现语言的形式化描述，即研究专门用于知识...查看全文

• 查看数: 23数据挖掘研究现状

  一、 时代的挑战 　　近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等,这一势头仍将持续发展下去。于是,一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及...查看全文

• 查看数: 23数据挖掘应用

  12. 1 数据挖掘解决的典型商业问题 需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Custom...查看全文

• 查看数: 19数据挖掘与BI(图)

  图1表示的是：现实中人类的社会和经济活动，总可以用数据（数字或者符号）来描述和记录；经过对这些数据的分析，就会产生信息（知识）；用这些信息（知识）来指导实践，就可以做出相应的决策；这些决策又引发了新一轮的社会和经济活动。循环往复，生息不止。 那么数据仓库（DW）、商务智能（BI）和知识发现（KDD）又分别...查看全文

• 查看数: 12数据挖掘与知识发现

  数据挖掘与知识发现是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，多学科交叉、渗透、融合形成的新的交叉学科，其研究内容十分广泛。数据挖掘作为DMKD的核心部分，目前被研究得最多，存在很多数据挖掘方法或算法，因此有必要对这些方法进行分门别类。描述或说明一个算法涉及三个部分：输入、输出和处理...查看全文

• 查看数: 36数据挖掘语言浅析

  本文介绍了几种数据挖掘语言及其标准化方面的研究进展，提出了数据挖掘语言分类的方法，在此基础上，对数据挖掘语言的结构和组成进行了探讨和研究，最后指出了数据挖掘语言的发展趋势，以及若干待解决的问题。 【关键词】数据挖掘，查询语言，建模语言，XML 1.      引言 随着网络技术的...查看全文