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基于数据挖掘的web日志分析研究摘 要 随着互联网的迅速普及和广泛应用Web上产生的信息也随之飞速增长网无论是在访问量规模上还是在设计的复杂度上都以惊人的速度增长着为了更好地设计Web服务器一个更好的方式就是分析原来的是如何被利用的日志数据的分析可以通过统计数据的形式像统计经常被访问的页面集统计经常需要分析的重要的表格数据通过分析找出一般的访问路径模式等Web日志挖掘就是
数据挖掘实验报告实验项目名称:对全国31个地区农村居民人均年食品消费量(09年)的聚类分析 信息技术学院 软件技术与数据库教研室实验概述:对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的聚类分析实验目的运用数据挖掘技术中的聚类分析方法对全国不同地区农村居民每人年食品消费量的数据进行分类实验要求用聚类分析方法分析数据对数据进行分类实验预备知识统计学知识数据库知识数据挖掘聚类分析方法实验内容实验方案设计
补充:结合电信领域的特点通过一个应用实例来说明数据仓库的具体实施第一阶段:项目的需求和目标分析一.主题划分 图1 一个简单的电信企业模型 在电信企业中现有的业务数据库系统一般包括客户服务DB网管DB计费DB账务DB市场信息DB营销信息DB等通常按照电信的业务需求可能将其主题域划分为:1.客户发展:主要是对客户群体进行分类后从不同的角度展现提供服务的客户数量情
数据统计分析与数据挖掘(两天)【课-程-背-景】电信市场经营分析是以探索企业关心的问题为目标以数据为基础以定量分析为主要手段说明预测和评价企业的经营活动是发现市场经营机会和支撑策略实施的艺术然而很多地区的移动经营分析人员由于对分析流程方法和软件使用缺乏系统了解因此经营分析的报告只停留在数据和信息的流水帐式的通报缺乏对客户业务营销竞争方面的深入分析由此电信经营分析价值和意义大打折扣本课程着
课程大纲【2】咨询
统计分析和数据挖掘的主要区别从实践应用的角度来看这个问题并没有很大的意义正如不管白猫还是黑猫抓住老鼠才是好猫一样在实际的应用中数据分析师分析问题时首先要考虑的是思路其次才会对与思路匹配的分析挖掘技术惊醒筛选而不是优先考虑到底是用统计分析方法还是利用数据挖掘技术来解决这个问题统计分析和数据挖掘的主要的区别在一下几个方面:统计分析在预测中应用常表现为一个或一组函数关系式而数据挖掘在预测应用中的重
基予web日志挖掘的性能分析数据挖掘是指从大量的数据中提取隐含的先前未知的有潜在应用价值的模式规则和知识它包括关联分析分类分析聚类分析特征分忻模式序列分析偏差分析和趋势分析等 中科曙光web挖掘是数据挖掘在wct上的应用它利用数据挖掘技术从与w eb4目关的资源和用户行为中抽取有用模式及隐含信息涉及数据挖掘wcb技术计算机话亩学信息学等多个领域是一项综合技术web挖掘的目标是从we
《数据挖掘与知识分析》教学大纲课程编号课程性质选修课适用专业信息管理学时学分322Ⅰ 大纲文本一课程内容(一)知识发现与数据挖掘综述 知识发现和数据挖掘的概念 .1 定义 .2 数据挖掘任务 .3 数据挖掘分类 .4 数据挖掘对象 数据挖掘方法和技术 .1 归纳学习方法 .2 仿生物技
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