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[期刊] 调研世界
[作者]
刘凡
水,清净柔和,滋养着天地万物,故曰上善若水。其德至善至纯,常为君子所悦,又曰智者乐水。数据,则是通过统计调查、实验检验等获得的,用于决策、科研、设计、查证等的数值。研究数据则是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析、统计检验等一系列活动的统称。大数据时代的到来,无疑使数据变得炙手可热,甚至被称为"新时代的石油",而从数据收集和发掘的几种特殊形式来看,说
[期刊] 统计与决策
[作者]
崔冬梅
作为一项重要的资源和资本,数据将为企业带来巨大的商业价值和潜在效益。文章基于统计学的视角,对大数据时代数据挖掘在交叉销售中的应用进行较为深入但通俗易懂的探讨,并结合实例,运用统计数据挖掘技术建立某地区电信增值业务交叉销售模型,得出了6条有用的规则集,这些规则集都有较好的支持度和置信度,根据这些规则集,企业可以预期哪些人将成为企业的目标客户,向谁实行交叉销售会收到良好的效果,这些信息对企业的生产经营和销售都具有重要意义。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
潘卫东
文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对WEB数据的复杂性和特殊性,WEB的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对WEB页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
[期刊] 物流技术
[作者]
阳柳
介绍了数据挖掘概念及几种主要的数据挖掘技术,简述了大数据时代的物流信息挖掘过程和应用,指出数据挖掘技术将在物流信息领域发挥不可估量的潜能。
关键词：
数据挖掘 物流信息系统 物流管理
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡桔州 侯木舟 欧阳资生
我们生活在一个数据和信息量“爆炸”的知识经济时代,各种超大型数据库已遍及超级市场销售、银行存款、生命科学、医学、政府统计诸多领域,面临海量数据,传统的数据分析技术已很难适应人们从根本上对数据中蕴涵的知识的需求。于是,一个新的领域——数据挖掘(Data mining)便应运而生,无论在学术界还是产业界,它都是一个相当时髦和
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈文锋
文章提出了一种处理噪音数据的算法。最后应用MATLAB软件和SAS软件建立模型,实验结果表明该算法能够很成功地建立模型拟合这种问题。
关键词：
数据挖掘 信息 模型 统计
[期刊] 统计与决策
[作者]
董芸
有数据就有信息,有信息就有统计。自九十年代以来,随着计算机与信息技术的发展,人们面临的已经不再是信息的缺乏,随着人类活动范围的扩展以及科学技术的进步,大量信息可以在瞬间的产生,人们能以更快速、更容易、更廉价的方式获取和存储数据,由此,人们积累的数据越来
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘桂霞 崔永铎 高平和
本文首先介绍了数据挖掘的概念、基本特点及其层次结构，并且阐述了数据挖掘的目标；然后，讨论了实现数据挖掘的方法与技术，并且叙述了数据挖掘实现的步骤；最后，对数据挖掘面临的挑战作了深入的探讨。
关键词：
数据挖掘 知识发现 在线分析处理
[期刊] 统计与决策
[作者]
万星火,檀亦丽
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求、主要规则及数据挖掘领域中的聚类的有效性衡量。
关键词：
数据挖掘 知识发现 聚类方法
[期刊] 统计研究
[作者]
戴稳胜,匡宏波,谢邦昌
The paper describes the classification of relationship rule and its effects judging standards and the realization procedure through computers.The paper fully introduces to the relevant knowledge about relationship rule.
关键词：
关联规则 支持度 置信度 增益
[期刊] 统计研究
[作者]
朱世武 ,崔嵬 ,张尧庭 ,谢邦昌
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李玉梅
数据挖掘(Data Mining)是一门受来自各种不 同领域的研 究者关注的交 叉性学科 ,这门技术发 展迅速,目 前主要应用在商业领域,本文主要介绍解数据挖掘技术的基本理论、研究内容、研究本质、应用的情况和数据挖掘技术 的发展趋向等。
[期刊] 商业研究
[作者]
谢兰云
互联网时代,绝大多数信息都来自于Internet,数据挖掘的对象将更侧重于Web数据挖掘,但是Web页面上的信息并不适合进行数据挖掘。Web数据挖掘存在的种种问题,而XML的出现为解决这些问题提供了契机。
关键词：
Web数据挖掘 XML 数据库
[期刊] 科技管理研究
[作者]
刘晓丹 张娜 王磊
在大数据时代,"数据就是一切"。谁能够拥有更为全面、精准、及时的数据,无疑在社会经济文化发展中就占据了绝对的优势。在计算机及其应用技术和半导体技术的持续快速发展、广泛应用和渗透下,数据生产、搜集、储存的技术理论也不断更新,可以说,我们的生活、工作、学习就是处于汪洋的数据"大海"中,与此同时,我们仍然在借助新兴技术源源不断地生产、制造更多的数据。那么,我们应该如何充分、科学、巧妙应用"包裹"我们的海量数据呢?数据挖掘和分析应用可以告诉你答案。
[期刊] 统计研究
[作者]
薛薇
Statistical data is an important object In summarizablllty of OLAP.In this paper we explore the three conditions for summarizability by analysis the character of statistical data, and introduce a statistical semantic framework to avoid the erroneous conclusions and decisions In the process of OLAP.
关键词：
统计数据 OLAP联机分析处理 数据挖掘
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