数据挖掘前的数据准备数据准备的重要性数据准备技术数据导入数据的过滤和采样清洗数据派生数据将数据准备应用到产品中数据准备的重要性数据挖掘和预测分析在已有的数据中找到数据间的模式和关系利用找到的模式和关系进行预测垃圾进 / 垃圾出分析的结果是基于数据质量的不可能发现数据中没有的内容我们需要的是高质量的正确的数据高质量的正确的数据完整性实时性准确性对与错demonstration数据准备技术Transa
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
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
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据库研究所单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据库研究所单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据库研究所数据挖掘课程教学研讨数据挖掘课程的目的什么是数据挖掘Wiki中的定义the analysis step of the Knowledge Disco
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据挖掘与知识发现(复杂数据对象的数据挖掘与知识发现)3 数据仓库3 数据挖掘仓库 3.1数据库与数据仓库3.2数据仓库的操作3.3数据仓库的概念模型3.4数据立方体3.5数据仓库的结构3.6数据仓库的元数据 3.7数据仓库的建立 3.8数据仓库与数据挖掘省器材总省邮购局市内DDN各县邮购网点机房打印机配货部采购
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☆ 数据仓库的数据模型结构1.星型模型 星型模型由一个事实表和维表组成事实表是星型模型的核心表包含两种类型的列第一种列是维度表的索引列这些列中存储了各维表的主键值它们组合成事实表的主键而其他非主属性的列则称为事实列其中包含了用于计算的信息即多维数据集中的度量值事实表中的每个事实指向每个维表中的一个元组2.雪花模型 雪花模型是对星型模型的一个扩展每个维表都可以向外连接多个维表雪花
郑梦哲09统计一班 2009710051 数据挖掘摘要:随着网络数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用人们积累的数据越来越多数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识它利用了数据库人工智能和数理统计等多方面的技术是一类深层次的数据分析方法数据是知识的源泉但是拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事过去几年中从数据库中发现知识这一领域发展的很快广阔
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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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