Data mining

来自开放百科 - 灰狐
(版本间的差异)
跳转到: 导航, 搜索
(Links)
第1行: 第1行:
 
{{SeeWikipedia}}
 
{{SeeWikipedia}}
 +
 +
data mining 数据挖掘
  
 
数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据;规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的数据呈现出来。
 
数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据;规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的数据呈现出来。
  
==Projects==
+
==项目==
*[[Weka]]
+
*[[weka]]
 
*[[QuickMiner]]
 
*[[QuickMiner]]
 +
 +
==10种分析方法==
 +
数据挖掘的十种分析方法:
 +
*记忆基础推理法
 +
*市场购物篮分析
 +
*决策树(Decision Trees)
 +
*基因算法(Genetic Algorithm)
 +
*群集侦测技术
 +
*连结分析(Link Analysis)
 +
*在线分析处理(OLAP)
 +
*类神经网络(Neural Networks)
 +
*区别分析
 +
*罗吉斯回归分析
 +
详细内容见大图
 +
 +
==文档==
 +
*[http://docs.huihoo.com/data-mining/concepts-and-techniques/3rd/slides/ Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed 幻灯片PPT]
 +
*[http://docs.huihoo.com/data-mining/concepts-and-techniques/2nd/slides/ Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd ed 幻灯片PPT]
 +
 +
==专题==
 +
在大数据时代,描述性的数据分析已经无法满足业务的需求,数据预测分析技术正成为商业智能发展的新方向。本系列将为您介绍预测分析技术的总体概述,预测分析的数学算法,预测解决方案的构建过程以及部署等方面的内容。
 +
*[http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/ba/ba-predictive-analytics1/index.html 预测未来,第 1 部分: 什么是预测分析?]
 +
*[http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/ba/ba-predictive-analytics2/index.html 预测未来,第 2 部分: 预测建模技术]
 +
*[http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/ba/ba-predictive-analytics3/index.html 预测未来,第 3 部分: 创建一个预测解决方案]
 +
*[http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/ba/ba-predictive-analytics4/index.html 预测未来,第 4 部分: 预测解决方案的实际应用]
 +
 +
==图集==
 +
<gallery>
 +
Image:data-mining-confluence-of-multiple-disciplines.png|吸纳多领域技术
 +
image:data-mining-10-method.jpg|10种分析方法
 +
</gallery>
 +
 
==商业厂商==
 
==商业厂商==
 
top eight data-mining software vendors in 2008 published in a Gartner study.
 
top eight data-mining software vendors in 2008 published in a Gartner study.
第16行: 第50行:
 
* Unica
 
* Unica
 
* Viscovery
 
* Viscovery
==Links==
+
 
 +
==链接==
 
*http://datamining.typepad.com/
 
*http://datamining.typepad.com/
  
 +
[[category:data mining]]
 
[[category:business intelligence]]
 
[[category:business intelligence]]

2013年3月2日 (六) 16:36的版本

Wikipedia-35x35.png 您可以在Wikipedia上了解到此条目的英文信息 Data mining Thanks, Wikipedia.

data mining 数据挖掘

数据挖掘是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据;规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的数据呈现出来。

目录

项目

10种分析方法

数据挖掘的十种分析方法:

  • 记忆基础推理法
  • 市场购物篮分析
  • 决策树(Decision Trees)
  • 基因算法(Genetic Algorithm)
  • 群集侦测技术
  • 连结分析(Link Analysis)
  • 在线分析处理(OLAP)
  • 类神经网络(Neural Networks)
  • 区别分析
  • 罗吉斯回归分析

详细内容见大图

文档

专题

在大数据时代,描述性的数据分析已经无法满足业务的需求,数据预测分析技术正成为商业智能发展的新方向。本系列将为您介绍预测分析技术的总体概述,预测分析的数学算法,预测解决方案的构建过程以及部署等方面的内容。

图集

商业厂商

top eight data-mining software vendors in 2008 published in a Gartner study.

  • Angoss Software
  • Infor CRM Epiphany
  • Portrait Software
  • SAS
  • SPSS
  • ThinkAnalytics
  • Unica
  • Viscovery

链接

分享您的观点
个人工具
名字空间

变换
操作
导航
工具箱