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  1. 数据挖掘，数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息

  2. 数据挖掘教程，数据仓库和数据发掘，数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人 们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-29
    • 文件大小：352256
    • 提供者：shinbear

  1. 数据挖掘教程及商业应用实例

  2. 数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，其研究现在如火如荼。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。 这是我整理的资料，请大家学习。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-05
    • 文件大小：193536
    • 提供者：lisl1998

  1. SAS数据挖掘白皮书

  2. 早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展，计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理，生产设备的实时控制等。在此过程中，计算机系统积累了越来越多的数据，数据处理的任务就更加繁重。到今天，即使是发展中的我们中国，在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的事情了。企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。但是，面对堆积如“山”的数据，你可能并未看清企业运作的本质规律

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：532480
    • 提供者：liema2000

  1. 数据挖掘技术详解大全

  2. 顾名思义, 数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。　　2000年7月，IDC发布了有关信息存取工具市场的报告。1999年，数据挖掘市场大概约为7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率为32.4%，其中亚太地区为26.6%。到2002年，该市场会发展到22亿美元。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，在今后的5—10年内，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-18
    • 文件大小：207872
    • 提供者：shashenme

  1. 社交网站的数据挖掘与分析

  2. Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-03-28
    • 文件大小：61865984
    • 提供者：garychn

  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-21
    • 文件大小：140288
    • 提供者：courage0603

  1. 数据挖掘 神经网络算法 论文

  2. 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，大规模数据库和数据仓库的建立，人们开始面对“数据丰富，但信息贫乏”的挑战，要从海量的数据中发现有用的规律就需要用到数据挖掘技术。数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的知识和规则。这些规则蕴含了数据库中一组对象之间的特定关系，提出一些有用的信息，为经营决策、金融预测等提供依据。 本文重点研究数据挖掘中采用的神经网络算法问题。神经网络算法是数据挖掘技术中常用的一种算法，具有高正确率、抗噪声数据能力强等优势。SQL Server 20

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-13
    • 文件大小：678912
    • 提供者：u012519273

  1. arff数据集全集（new）

  2. 文件说明 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行，因此不能在这种文件里随意的断行。空行（或全是空格的行）将被忽略。 以“%”开始的行是注释，WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行，是没有影响的。 除去注释后，整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息（Head information），包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息（Data information），即数据集中给出的数

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-12-10
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：qq_20312441

  1. 社交网站的数据挖掘与分析 第2版

  2. Facebook、Twitter和LinkedIn产生了大量宝贵的社交数据，但是你怎样才能找出谁通过社交媒介正在进行联系?他们在讨论些什么?或者他们在哪儿?这本简洁而且具有可操作性的书将揭示如何回答这些问题甚至更多的问题。你将学到如何组合社交网络数据、分析技术，如何通过可视化帮助你找到你一直在社交世界中寻找的内容，以及你闻所未闻的有用信息。 每个独立的章节介绍了在社交网络的不同领域挖掘数据的技术，这些领域包括博客和电子邮件。你所需要具备的就是一定的编程经验和学习基本的Python工具的意愿。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：panjijun123

  1. 基于Python的实时考研调剂信息挖掘实现

  2. 本科毕业论文，查重率为1.9%，可供大家参考。以python爬虫为背景。Web网页数据挖掘技术在上个世纪80年代早就已经有了初步的研究，随着互联网的迅速开展和大规模数据时代的开展，从“冰山一角”的大量数据中寻找潜在有用的价值信息，数据挖掘技术起到了不可忽视的作用，并成为当下最抢手的钻研热点之一。近年来，该技术快速进步，在工程、医学与科学等多种行业都取得了巨大的成果，其研究价值也随之增高。 随之传统的Web爬虫技术也称为网页机器人或者网页蜘蛛，它是一个对网页数据进行批量的下载的程序。面向传统的W

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：945152
    • 提供者：qq_35494772

  1. 数据挖掘与应用基本知识与概念汇总

  2. 摘要：顾名思义,数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。　　2000年7月，IDC发布了有关信息存取工具市场的报告。1999年，数据挖掘市场大概约为7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率为32.4%，其中亚太地区为26.6%。到2002年，该市场会发展到22亿美元。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，在今后的5—10年内，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。为了帮助大家了解数据挖掘的基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_38677648

  1. 数据挖掘与应用基本知识与概念汇总

  2. 摘要：顾名思义,数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。　　2000年7月，IDC发布了有关信息存取工具市场的报告。1999年，数据挖掘市场大概约为7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率为32.4%，其中亚太地区为26.6%。到2002年，该市场会发展到22亿美元。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，在今后的5—10年内，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。为了帮助大家了解数据挖掘的基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_38639615

  1. 数据挖掘与应用基本知识与概念汇总

  2. 摘要：顾名思义,数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。　　2000年7月，IDC发布了有关信息存取工具市场的报告。1999年，数据挖掘市场大概约为7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率为32.4%，其中亚太地区为26.6%。到2002年，该市场会发展到22亿美元。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和计算机的广泛应用，在今后的5—10年内，数据挖掘将在中国形成一个新型的产业。为了帮助大家了解数据挖掘的基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：363520
    • 提供者：weixin_38651468