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数据挖掘应用20个案例分析

发布时间：2024-05-18 15:25
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（其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而...

20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一...

我们认为:软件库数据挖掘和软件工程数据挖掘的意义是相同的:软件库数据挖掘是关于挖掘软件工程中任何类型的数据的(例如,执行日志[18],整个互联网上散落的代码段[23...

当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体...

应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与...

2.工程性(An Engineering Process):数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用,而是一个包含数据准备和...

选择嵌入式系统还是数据挖掘应该结合自己的学习能力和职业规划。嵌入式开发在技术层次上偏低端一点，主要是搞应用方面的一些东西，手机开发，家电，工业控制自动控...

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续...

3、Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据生...

通过多维分析模型、商品生命周期分析模型等现代分析手段,综合运用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、定量分析模型、专家系统、企业信息门户等技术,提供针对家电零...