在线免费观看的av,日日干夜夜草,久久人人做

本文目錄一覽

1，什么是數據挖掘
2，什么是數據
3，什么是數據處理
4，數據概念是什么
5，什么是數據挖掘

1，什么是數據挖掘

數據挖掘又譯為資料探勘、數據采礦。是一種透過數理模式來分析企業內儲存的大量資料，以找出不同的客戶或市場劃分，分析出消費者喜好和行為的方法，它是數據庫知識發現中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關系性的信息的過程。主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

什么是數據挖掘

2，什么是數據

數據（data）是數據庫中存儲的基本對象，數據在大多數人的頭腦中的第一反應就是數字。其實數字只是一種最簡單的數據，是數據的一種傳統和狹義的理解。廣義的理解，數據的種類很多，文字、圖形、圖象、聲音、學生的檔案記錄等，這些都是數據。為了了解世界，交流信息，人們需要描述事物。在計算機中，為了存儲和處理這些事物，就要抽出對這些事物感興趣的特征組成一個記錄來描述。例如：在學生的檔案中，如果人們最感興趣的是學生的姓名、性別、年齡、出生年月、籍貫、所在系、入學時間，就可以這樣描述：（楊兵，男，1988，遼寧，計算機系，2006）這里的學生記錄就是數據。　　百科：　　數據(data)是事實或觀察的結果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客觀事物的未經加工的的原始素材。　　數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。數據和信息是不可分離的，數據是信息的表達，信息是數據的內涵。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。　　數據可以是連續的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數據。也可以是離散的，如符號、文字，稱為數字數據。　　在計算機系統中，數據以二進制信息單元0,1的形式表示。

定性分析與定量分析應該是統一的，相互補充的；定性分析是定量分析的基本前提，沒有定性的定量是一種盲目的、毫無價值的定量；定量分析使定性分析更加科學、準確，它可以促使定性分析得出廣泛而深入的結論。定量分析是依據統計數據，建立數學模型，并用數學模型計算出分析對象的各項指標及其數值的一種方法。定性分析則是主要憑分析者的直覺、經驗，憑分析對象過去和現在的延續狀況及最新的信息資料，對分析對象的性質、特點、發展變化規律作出判斷的一種方法。相比而言，前一種方法更加科學，但需要較高深的數學知識，而后一種方法雖然較為粗糙，但在數據資料不夠充分或分析者數學基礎較為薄弱時比較適用，更適合于一般的投資者與經濟工作者。但是必須指出，兩種分析方法對數學知識的要求雖然有高有低，但并不能就此把定性分析與定量分析截然劃分開來。事實上，現代定性分析方法同樣要采用數學工具進行計算，而定量分析則必須建立在定性預測基礎上，二者相輔相成，定性是定量的依據，定量是定性的具體化，二者結合起來靈活運用才能取得最佳效果。不同的分析方法各有其不同的特點與性能，但是都具有一個共同之處，即它們一般都是通過比較對照來分析問題和說明問題的。正是通過對各種指標的比較或不同時期同一指標的對照才反映出數量的多少、質量的優劣、效率的高低、消耗的大小、發展速度的快慢等等，才能作為鑒別、下判斷提供確鑿有據的信息。

什么是數據

3，什么是數據處理

數據處理是對數據的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數據是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據的形式可以是數字、文字、圖形或聲音等。數據經過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取并推導出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿于社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程。

數據處理（data processing）是對數據的采集、存儲、檢索、加工、變換和傳輸。數據是對事實、概念或指令的一種表達形式，可由人工或自動化裝置進行處理。數據的形式可以是數字、文字、圖形或聲音等。數據經過解釋并賦予一定的意義之后，便成為信息。數據處理的基本目的是從大量的、可能是雜亂無章的、難以理解的數據中抽取并推導出對于某些特定的人們來說是有價值、有意義的數據。數據處理是系統工程和自動控制的基本環節。數據處理貫穿于社會生產和社會生活的各個領域。數據處理技術的發展及其應用的廣度和深度，極大地影響著人類社會發展的進程。數據處理離不開軟件的支持，數據處理軟件包括：用以書寫處理程序的各種程序設計語言及其編譯程序，管理數據的文件系統和數據庫系統，以及各種數據處理方法的應用軟件包。為了保證數據安全可靠，還有一整套數據安全保密的技術。　　根據處理設備的結構方式、工作方式，以及數據的時間空間分布方式的不同，數據處理有不同的方式。不同的處理方式要求不同的硬件和軟件支持。每種處理方式都有自己的特點，應當根據應用問題的實際環境選擇合適的處理方式。數據處理主要有四種分類方式①根據處理設備的結構方式區分，有聯機處理方式和脫機處理方式。②根據數據處理時間的分配方式區分，有批處理方式、分時處理方式和實時處理方式。③根據數據處理空間的分布方式區分，有集中式處理方式和分布處理方式。④根據計算機中央處理器的工作方式區分，有單道作業處理方式、多道作業處理方式和交互式處理方式。　　數據處理對數據（包括數值的和非數值的）進行分析和加工的技術過程。包括對各種原始數據的分析、整理、計算、編輯等的加工和處理。比數據分析含義廣。隨著計算機的日益普及，在計算機應用領域中，數值計算所占比重很小，通過計算機數據處理進行信息管理已成為主要的應用。如側繪制圖管理、倉庫管理、財會管理、交通運輸管理，技術情報管理、辦公室自動化等。在地理數據方面既有大量自然環境數據（土地、水、氣候、生物等各類資源數據），也有大量社會經濟數據（人口、交通、工農業等），常要求進行綜合性數據處理。故需建立地理數據庫，系統地整理和存儲地理數據減少冗余，發展數據處理軟件，充分利用數據庫技術進行數據管理和處理。　　有關商務網站的數據處理：由于網站的訪問量非常大，在進行一些專業的數據分析時，往往要有針對性的數據清洗，即把無關的數據、不重要的數據等處理掉。接著對數據進行相關分分類，進行分類劃分之后，就可以根據具體的分析需求選擇模式分析的技術，如路徑分析、興趣關聯規則、聚類等。通過模式分析，找到有用的信息，再通過聯機分析（olap）的驗證，結合客戶登記信息，找出有價值的市場信息，或發現潛在的市場。

什么是數據處理

4，數據概念是什么

數據挖掘，涵蓋了五個主題：數據、分類、關聯分析、聚類和異常檢測。數據挖掘(DataMining)，又稱為數據庫中的知識發現(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧！與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。這個定義包括好幾層含義：數據源必須是真實的、大量的、含噪聲的；發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識要可接受、可理解、可運用；并不要求發現放之四海皆準的知識，僅支持特定的發現問題。從廣義上理解，數據、信息也是知識的表現形式，但是人們更把概念、規則、模式、規律和約束等看作知識。人們把數據看作是形成知識的源泉，好像從礦石中采礦或淘金一樣。原始數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據；也可以是半結構化的，如文本、圖形和圖像數據；甚至是分布在網絡上的異構型數據。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發現的知識可以被用于信息管理，查詢優化，決策支持和過程控制等，還可以用于數據自身的維護。因此，數據挖掘是一門交叉學科，它把人們對數據的應用從低層次的簡單查詢，提升到從數據中挖掘知識，提供決策支持。在這種需求牽引下，匯聚了不同領域的研究者，尤其是數據庫技術、人工智能技術、數理統計、可視化技術、并行計算等方面的學者和工程技術人員，投身到數據挖掘這一新興的研究領域，形成新的技術熱點。數據挖掘能做什么？ rumen8.com-入門吧,投資者入門的好幫手 1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧分類（Classification）www.rumen8com-入門吧-入門資料大全估值（Estimation） www.rumen8com-入門吧-入門資料大全預言（Prediction）rumen8.com-入門吧是最好的入門資料網站相關性分組或關聯規則（Affinitygroupingorassociationrules）www.rumen8com-入門吧-入門資料大全聚集（Clustering）www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧描述和可視化（DescriptionandVisualization）www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧 2)數據挖掘分類 www.rumen8com-入門吧-入門資料大全以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘rumen8.com-入門吧收集整理入門資料直接數據挖掘www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩余的數據，對一個特定的變量（可以理解成數據庫中表的屬性，即列）進行描述。rumen8.com-入門吧收集整理入門資料間接數據挖掘www.rumen8.com-找入門資料就到入門吧目標中沒有選出某一具體的變量，用模型進行描述；而是在所有的變量中建立起某種關系。rumen8.com-入門吧是最好的入門資料網站分類、估值、預言屬于直接數據挖掘；后三種屬于間接數據挖掘www.rumen8com-入門吧-入門資料大全 3)各種分析方法的簡介rumen8.com-入門吧,投資者入門的好幫手分類（Classification）rumen8.com-入門吧收集整理入門資料首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分類模型，對于沒有分類的數據進行分類。

對于我來說：就是一個或多個數值概念什么的貌似沒什么意義 123一組數據 112sa也是一組數據只是它們在不同情況代表的意思不一樣

5，什么是數據挖掘

由于數據科學剛剛興起，數據科學家作為一種新生職業被提出，數據研究高級科學家Rachel Schutt將其定義為”計算機科學家、軟件工程師和統計學家的混合體“。數據挖掘作為一個學術領域，橫跨多個學科，涵蓋了統計學、數學、機器學習和數據庫等，此外還包括各類專業方向比如從油田電力、海洋生物、歷史文本、電子通訊、法律稅務等的各個專業領域。注意每一分類都需要相當的行業經驗。而要明白某一事物的本質，就需要通過另一些近似的事物特性對比來說明。就好像你單獨提問什么是男人?很難解釋對不對。所以咱們來舉個栗子簡單看看：一、分析報告在《大鬧天宮》里孫悟空跟二郎神在花果山下大戰三百回合，咱來寫一篇文章分析。孫悟空有金剛不壞火眼金睛筋斗云七十二般變化加上定海神針身法靈活。二郎神楊戩有三只眼縛妖索哮天犬銀袍金甲加上三尖兩刃四竅八環刀力量無窮。所以在大戰開始三百回合時候不相上下，結果后來二郎神派出天兵天將放火燒花果山讓大圣慌了心神被偷襲得手最后二郎神贏了。分析報告完成。二、統計分析大圣二戰楊戩。這次在二位大戰之前做個數理統計來預測結果。首先根據歷史樣本史書記載發現兩人在之前的五百年里打過100次，其中孫悟空贏60次。然后有記錄顯示，之前孫悟空和牛魔王戰斗的勝率是80%，而楊戩斗牛魔王勝率是70%。所以可以得出綜合預測總體勝率是孫悟空贏面大。結論依靠歷史記錄，使用樣本預測總體，根據經驗做出假設。統計分析完成。三、數據挖掘孫悟空和楊戩終極決戰。這次咱們根據兩位的詳細資料(如家庭出身、教育背景、工作經驗、婚育情況等)讓計算機做協同過濾關聯分析。計算機通過數據清洗建模后發現：貧苦出身的孩子一般比皇親國戚更能吃苦所以功夫底子更好平時訓練更加扎實。戰斗經驗豐富的斗戰勝佛因為平時經常打架擅長利用天時地利環境因素而勝算更大。在都得到大師指點的情況下，貧苦出身的孩子可以利用后天的努力來彌補先天悟性的欠缺。樣貌奇特注定孤獨終老的神仙總是會比同等條件下美若天仙喜歡拈花惹草處處留情的神仙功夫好。綜上所述，我們可知道：論出身兩位大神不分伯仲。一個從石頭出來，一個是凡人與神仙結合所生。悟空的師父菩提老祖(準提道人)和二郎神的師父玉鼎真人的師父元始天尊同為鴻鈞老祖的高足所以前者更勝一籌。斗戰勝佛戰斗經驗相對整日快活逍遙無憂無慮的二郎神來說更加豐富。另孫行者由于樣貌原因始終單身(好傷感)。所以可以得出結論，這次大戰孫悟空贏面大。數據挖掘完成。四、最后總結：分析報告一般是整個事件發生結束以后的總結(馬后炮)。統計分析能利用大量的歷史樣本來預測整個事件總體未來的走向(概率)。數據挖掘則透過事件的表象發現隱藏在背后的蛛絲馬跡，從而找到潛伏的規律以及看似無關事物之間背后的聯系。

1）首先，數據挖掘－data mining不是一個騙局，而是一種還處于發展中，已經投入部分投入實際生產實踐的技術框架。dm之所以經常和知識發現概念相關聯是因為知識發現（knowledge discovery）是dm的目標和產出（output）。隨著信息化應用的普及，傳統的交易性數據（transaction），比如：你在超市購物，產生了一筆交易，這筆交易會在現有的數據庫系統中存儲下來，隨著時間的累計，這種數據變得海量。面對這些海量數據，這其中是否存在一些可以更好幫助決策的東西。比如：什么產品的搭配拜訪可能會提高銷量，我超市的用戶可能都是出于什么消費水平？。注意：我這里用到“可能”字眼，意味著決策需要用到歷史數據的支持來降低未來決策的風險（提高可能性）。而實際上，比如：沃爾瑪和一些大型金融機構使用數據挖掘的產品和工具都超過了二十年，而且產生了期望的效應，而國內電信、金融行業從2005年以后逐漸加大了相關的投入。因此，如果dm是一個騙局，那被忽悠的都是全球最頂尖的公司和最頂尖的it管理人員。2）數據（data）-信息（information）-知識（knowledge）是一個遞進的關系。數據的電子化產生了信息，比如：我們可以通過sql語句檢索到我們要的信息，但是我們無法用簡單的sql語句找到我們需要的知識，比如：我想知道某種型號面包的銷售是否存在季節性因素和擾動，這就需要專門的統計分析工具和算法，而在某些命題常規統計學方法不能奏效的時候，就可能需要用到一些更復雜的工具和算法，比如：隨機過程，神經網絡等。3）數據挖掘的步驟一般可以分為：數據提取（etl）－數據倉庫－數據挖掘工具－知識發現。當然這些挖掘的結果很多時候是令人無法接受，或者不能理解的，但是dm提供的是基于某種算法下的或然性（可能性），還需要與具體的業務邏輯相結合，因此數據挖掘應用效果的核心不是工具和平臺的先進，而是對現有企業的業務知識和市場戰略把握、決策方法等相關聯的事情。此類項目失敗的風險遠遠高于普通it項目的最大原因在于歷史數據的不完整（早期系統設計上的缺陷等），實施隊伍的不專業，業務知識梳理能力低下。其中最核心的可能在于實施此類項目對于人員的要求較高，而很多企業的it部門，以及承當項目的公司顯然不具備這樣的團隊。希望可以幫你理解dm。