从时效性的角度来看，传统时代与大数据时代的数据挖掘有什么差异性？
从时效性的角度来看，传统时代与大数据时代的数据挖掘有什么差异性？...
CIO时代APP微讲座：南京邮电大学李涛深度解读大数据时代的数据挖掘
3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。 众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。 一、数据挖掘 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是...
大数据时代：银行如何玩转数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业...
李涛:深度解读大数据时代的数据挖掘
3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。 众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。 一、数据挖掘 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 线性回归分析算法） 前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了，完整该篇之后，微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了，在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法） 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法） 前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结，前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测，所用的算法主要是三种：Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft ...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（结果预测篇） 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法，算法介绍后，经过这几种算法综合挖掘和分析之后，对一份摆在公司面前的人员信息列...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft Naive Bayes 算法） 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后，采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣...
大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇）
原文:（原创）大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇） 前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值，是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结，上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表，利用Mi...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面底部提交“技术工单”与我们联系。
