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统计学与数据挖掘.doc
统计学和数据挖掘：交叉学科摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。关键词：统计学知识发现简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事
医学数据挖掘与大数据处理ppt课件.pptx
第七章医学数据挖掘与大数据处理本章主要内容阅读书目1.数据挖掘与数据仓库数据、信息和知识的区别与联系纽约警察-杰克.梅普尔的传奇图灵奖、诺经济学奖、美心理学会终身成就奖2024/9/192024/9/19数据仓库数据仓库体系结构数据仓库体系结构数据仓库体系结构数据仓库体系结构数据仓库四大特点数据仓库特点多维数据模型数据立方体结构2024/9/192024/9/192024/9/192024/9/192024/9/192024/9/192024/9/192024/9/192024/9/192024/9/19
数据挖掘学习汇报 PPT.ppt
数据挖掘学习汇报21.1课程名称和主讲教师（北京大数据研究院暑期学校）1.2专题：fundamentaltechniquesinBigData（李平）567用数据的方法研究科学的最典型的例子：开普勒的关于行星运动的三大定律大家学习辛苦了，还是要坚持2.2从数学的角度研究数据？物联网2.5数据挖掘的10个重要算法2.6数据挖掘的一般过程：三、案例餐饮企业的信息化管理（传统部分）：（1）客户关系管理（2）前厅管理系统（3）后厨管理系统（4）财务管理系统（5）物资管理系统餐饮企业某一个月菜品的销售数据如下：（1
数据挖掘论文（多篇）.docx
数据挖掘论文（多篇）[导语]数据挖掘论文（多篇）为的会员投稿推荐，但愿对你的学习工作带来帮助。数据挖掘论文篇一摘要：随着科学技术的不断发展，计算机的使用也愈来愈广泛，他已经发展到各个行业，现如今保险行业也就相应的业务引进了计算机业务系统，而在20xx年8月，我国也出台了《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》这一举措的有效实施，从政策上为保险行业的快速发展提供相应了保障。而如何在这些被积累下来的宝贵数据中，分析挖掘出新的商机及财富，就成为了我国当前保险行业发展的重要突破口。本篇文章就从数据挖掘技术的
数据仓库与数据挖掘简介实用教案.pptx
目录(mùlù)目录(mùlù)一、数据库相关(xiāngguān)1.1数据库技术的发展1.1数据库技术(jìshù)的发展1.2数据库应用中存在(cúnzài)的问题1.3海量数据(shùjù)要求强有力的数据(shùjù)分析工具二、数据仓库2.1什么(shénme)是数据仓库DW(datawarehouse)?2.2数据仓库的主要(zhǔyào)特征2.2数据仓库的主要(zhǔyào)特征2.2数据仓库的主要(zhǔyào)特征2.2数据仓库的主要(zhǔyào)特征2.2数据仓库的主要(zhǔy
Web数据挖掘初探.doc
２００８２中国集体经济图１Ｗｅｂ数据挖掘分类摘要：Ｗｅｂ数据挖掘是数据挖掘领域中一个新兴方向。文章介绍了Ｗｅｂ数据挖掘的概念、流程，融合前人的众多研究，重点分析了Ｗｅｂ数据挖掘的分类及其功能，并对其未来的发展提出了自己的看法。关键词：Ｗｅｂ；数据挖掘；内容挖掘；结构挖掘；使用挖掘；应用一、引言相对于传统数据挖掘中结构化的数据，Ｗｅｂ上的数据是半结构化或非结构化的。由于半结构化和非结构化的信息用数据模型不能清楚地表示，Ｗｅｂ的用户群也表现出多样性的特点，因此，面向Ｗｅｂ的数据挖掘比面向单个数据仓库的数据挖掘
数据挖掘取样方法研究.docx
万方数据万方数据万方数据万方数据54计算机研究与发展2011,48(1(贾彩燕。陆汝钤.关联规则挖掘的取样误差景化模型和快速估计算法[J].计算机学报。2006。29(4:625—634samplingfromslidingwindows[c3//Proeofthe28thACMSI(;MOD-SI(;ACT—SIGAR'I’SyruponPrinciplesofDatabaseSystems.NewYork:ACM.2009:147—156[583GemullaR,LehnerW。tlaasPJ.Adi
数据仓库与数据挖掘实用教案.pptx
123456789101112131415161718（4）确定数据汇总水平数据仓库中对数据不同粒度的集成和综合，形成了多层次、多种知识的数据结构。例如，对于时间维，可以以“年”、“月”或者(huòzhě)“日”等不同水平进行汇总。（6）按使用的DBMS和分析用户工具，证实(zhèngshí)设计方案的有效性根据系统使用的DBMS，确定事实表和维表的具体实现。由于不同的DBMS对数据存储有不同的要求，因此设计方案是否有效还要放在DBMS中进行检验212223252728293031323334353637
数据仓库与数据挖掘实验二多维数据组织与分析.docx
目的：1．理解维（表）、成员、层次（粒度）等基本概念及其之间的关系；2．理解多维数据集创建的基本原理与流程；3．理解并掌握OLAP分析的基本过程与方法；内容：1．运用AnalysisServer工具进行维度、度量值以及多维数据集的创建（模拟案例）。2．使用维度浏览器进行多维数据的查询、编辑操作。3．对多维数据集进行切片、切块、旋转、钻取操作。二、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等）操作系统平台：Windows7数据库平台：SQLServer2008SP2三、实验原理在数据仓库系统中，联机分析处理（OL
数据挖掘与统计学.doc
数据挖掘与统计学统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。数据挖掘与统计学有着共同目标发现数据中的结构，但分析方法和性质不同事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其
Internet数据挖掘原理及实现.pdf
第"F卷2第)期重庆邮电学院学报)##"年&月:"_$"FS"$)W"X74?_"\9["4A3V4A/4V)67|V5}"\E"|5|?4~D6_6Z"##X4VZ?5V"4|WX4$)##"4444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444444文章编号!"##$%&’$()##"*#)##%+#$1,-./0-/.数据挖掘原理及实现宋伟2王举成2马根峰2赵济林(重庆邮电学院2重庆$###&%*摘要!分析了34567465数
数据挖掘系统设计与实现.doc
数据挖掘系统的设计与实现DataMiningSystem学生姓名指导教师摘要在电信系统中，经常需要根据用户的登入登出进行计时收费，这样我们就需要根据登录日志来将用户的登入记录和登出记录按照对应关系匹配起来，形成一条完整的登录记录，登录记录中包含以下信息：用户登录名，登入时刻，登出时刻，登录时长，登录终端机器IP等。在匹配过程中，理论上一条登入记录跟一条登出记录匹配，但有可能在我们采集数据时用户还没有登出，所以日志文件中可能出现没有登出记录与之匹配的登入记录，这些登入记录我们将其保存在一个指定的文件中，在下
数据挖掘课设报告.doc
XI`ANTECHNOLOGICALUNIVERSITY课程设计报告课程名称数据挖掘专业：信息管理与信息系统班级：130513姓名：贾丹丹学号：130513117指导教师：李刚成绩：2016年1月3日前言数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，在今后的5—10年内，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(Know
京东数据挖掘面试.pdf
京东数据挖掘面试竭诚为您提供优质文档/双击可除京东数据挖掘面试篇一：京东20xx校园招聘笔试题京东20xx年应届生招聘笔试题（a）卷（笔试时间90分钟）姓名：学历：学校：专业：联系电话：申请职位：期望工作地点：成绩：请同学认真填写申请职位和期望工作地点。详情如下，请填写一个职位和对应一个工作地点招聘岗位介绍：开发工程师（沈阳，成都，北京，南京，深圳）；web前端开发工程师（上海，深圳）；安全工程师（北京）；测试工程师（北京，上海，深圳）；前端开发工程师（北京，成都）；数据挖掘工程师（北京，上海）；算法工程
可视化数据挖掘.ppt
分类数据挖掘过程可视化:用可视化形式描述各种挖掘过程,从中用户可以看出数据从哪个数据仓库或数据库中抽取出来,怎样抽取以及怎样预处理,怎样挖掘等.源数据可视化规则可视化操作符解释规则多边形生成算法否定条件的显示联机可视化源数据的可视化界面一些经验利用叠加的方法，左图中任何一项都是右图的一片，左图中的柱状体的高度代表该范围的记录数。时间的可视化分布信息的表示一个极其美观实用的界面
数据挖掘算法介绍.ppt
数据挖掘KDDDMDMislikesettinguparestaurantkitchen...数据挖掘与其他学科的关系数据挖掘与OLAP数据挖掘与统计学前景数据挖掘分类数据挖掘分类数据挖掘分类数据挖掘分类数据挖掘分类决策树关联规则聚类神经网络粗糙集粗糙集概念格遗传算法序列模式贝叶斯支持向量机模糊集案例的推理几个概念的区别其他问题谢谢
数据挖掘在物流中的应用.docx
第PAGE页码2页/总页数NUMPAGES总页数2页数据挖掘在物流中的应用数据挖掘在物流中的应用摘要:本文在对数据挖掘的概念概述的基础上，着重介绍了数据挖掘在物流业中的应用。关键词:数据挖掘;物流业;信息系统一、数据挖掘概述数据挖掘，是指从大量的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是数据库研究中的一个新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术，把人们对数据的应用从低层次的查询，提升到从数据中挖掘知识，
数据挖掘实训报告.doc
项目1：基于sklearn旳数据分类挖掘一、项目任务①熟悉sklearn数据挖掘旳基本功能。②进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。二、项目环境及条件sklearn-0.18.0python-2.7.13numpy-1.11.3+mkl-cp27-cp27m-win_amd64scipy-0.19.0-cp27-cp27m-win_amd64matplotlib-1.5.3-cp27-cp27m-win_amd64三、试验数据Iris数据集Iris数据集是常用旳分类试验数据
数据挖掘算法介绍.ppt
数据挖掘KDDDMDMislikesettinguparestaurantkitchen...数据挖掘与其他学科的关系数据挖掘与OLAP数据挖掘与统计学前景数据挖掘分类数据挖掘分类数据挖掘分类数据挖掘分类数据挖掘分类决策树关联规则聚类神经网络粗糙集粗糙集概念格遗传算法序列模式贝叶斯支持向量机模糊集案例的推理几个概念的区别其他问题谢谢
数据挖掘软件Clementine介绍.ppt
Clementine产品介绍Clementine中的DataMining的方法数据挖掘应用----业务建摸Clementine面板Clementine的使用2执行流文件中的某一流程3得到结果4浏览结果14浏览结果25浏览结果3Clementine流文件的建立读取数据文件2对数据进行处理定义变量的方向作分类处理保存流文件读取文本数据与查看数据读取文本数据与查看数据查看数据2Clementine中的字段类数据理解之数据质量Distribution节点----初步理解字符型字段的分布简单数据整理Filter节点
