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数据挖掘之七种常用的方法
数据挖掘的方法
有哪些?
视频时间 00:45
什么是
数据挖掘
,简述其作用和应用。
答:
1)数据挖掘能做以下七种不同事情(分析方法):
数据挖掘· 分类 (Classification) · 估值(Estimation) · 预言(Prediction)
· 相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules) · 聚集(Clustering) · 描述和可视化(Description and Visualization) · 复杂数据类型挖掘(Text,...
什么是
数据挖掘
技术
答:
数据挖掘技术的步骤有哪些
它的步骤通常分为八步:第一步是收集信息;第二步是集成数据;第三步是规约数据;第四步是清理数据
;第五步是变换数据;第六步挖掘数据;第七步评估模式;第八步知识标识。如果其中一步的目标无法达到则要重新回到前面的一步,直到目标达成。数据挖掘技术有什么功能 它的功能非常...
数据挖掘
干货总结(四)--
聚类算法
答:
4.1
层次化聚类算法
又称树聚类算法,透过一种层次架构方式,反复将数据进行分裂或聚合。典型的有BIRCH算法,CURE算法,CHAMELEON算法,Sequence data rough clustering算法,Between groups average算法,Furthest neighbor算法,Neares neighbor算法等。凝聚型层次聚类 :先将每个对象作为一个簇,然后合并这些...
数据挖掘
是做什么的
答:
隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。
常用的BI工具,例如报表和OLAP
,完全可以让用户找出这些信息。新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性:挖掘的结果...
数据
分析
的方法
有哪些
答:
常用的
列了九种供参考: 一、公式拆解 所谓公式拆解法就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素。举例:分析某产品的销售额较低的原因,用公式法分解 二、对比分析 对比法就是用两组或两组以上的
数据
进行比较,是最通用
的方法
。 我们知道孤立的数据没有意义,有对比才有差异。比如在时间维度上的同比和环比、...
经典:5
种常见的数据
分析
方法
答:
该
方法
通常是用来确定企业或者产品的内部优势、劣势和来自外部的机会与威胁等,从而将公司战略规划与公司内外部的环境有机结合起来。比如某家公司的SWOT分析类似如下:
数据
是从业务中产生的,数据本身没有价值。只有当我们利用一定的科技手段,从中
挖掘
出有效信息,才能体现出其重要的价值。前段时间看过一本书...
数据挖掘
什么软件简单?
答:
常用的数据挖掘
工具有哪些 RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange,都是优秀的挖掘工具,可以依据自己的需要选择。 常用数据挖掘工具有哪些 EXCEL MATLAB Origin 等等 当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要一定的计算机编程...
时间序列中
常用的7种
统计学预测
方法
答:
7. Holt-Winters
方法
最后,Holt-Winters方法引入了周期性变化的考量,seasonal_periods=7 表明周期长度,trend='add', seasonal='add' 描述趋势和季节性,为复杂数据提供了全面的解决方案。通过这些统计学预测手段,我们可以
挖掘
时间序列
数据的
内在规律,为决策提供有力依据。现在,是时候在实践中探索这些...
为什么要进行
数据挖掘
答:
一
种方法
是将采样嵌入到
数据挖掘的
算法中;而另一种方法是采样与数据挖掘算法分别运行。但是,利用采样可能带来一个问题:在小概率的情况下其结果不准确,而在大概率的情况下其结果的相似性是非常好的.。其原因是,运行在整个数据集的子集上可能破坏了属性间的内在相关性,这种相关性在高维数据问题中是非常复杂而且难以...
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