SAP BW中的数据挖掘SAP BW 全称 Business Information Warehouse处于SAP Netweaver整体架构当中的Information Integration这一层与之并列的还有主数据管理(Master Data Management)和知识管理(Knowledge Management)这一块所谓的Information Integration就是从企业
数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数
数据挖掘本贴来自《百岛论坛》斯坦佛大学统计系及线性加速中心摘要:DM(数据挖掘)是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科它强调对大量观测到的数据库的处理它是涉及数据库管理人工智能机器学习模式识别及数据可视化等学科的边缘学科用统计的观点看它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析目前对该学科的作用尽管有点夸大其词但该领域对商业工业及科学研究都有极大的影响且提供了大量的为促使新
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遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求 数据海量---信息不足---知识贫乏从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像解译从属性数据库发现知识用于GIS的智能化空间分析581113统计方法是分析空间数据的最常用的方法统计方法能够有效处理数值型数据其主要方法是基于统计不相关假设的在空间数据库中许多空间数据通常是相关的即空间对象受其邻近对象的影响难以满足这种假设这样就会引起问题它是空间
Data Mini
Clementine12中的数据挖掘算法分析Clementine12中的算法大体被分为如下四大类(可参见软件的modeling选项):第一大类:Automated 自动化类这里只有Time Series是真正的挖掘算法该算法用于生成时间序列模型其他两个是用于筛选算法的Binary Classifier用筛选二元分类算法Numeric Predictor用来筛选数值目标属性的预测算法第二大类:
天文学中的数据挖掘张彦霞 国家天文台贵阳LAMOST概要必要性概念技巧问题展望文献LAMOST海量数据NVO (IVOA) 注册的数据资源有14000一些大型的天文数据库包括NASA空间天文项目已经完成或正在进行的大型天文巡天项目如:MACHO 和相关的暗物质巡天: 1 TBDPOSS: 3 TB2MASS: 10 TBGALEX: 30 TBSDSS: 40 TB将来的巨型巡天项
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