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典型的数据挖掘技术有哪些?

题目
典型的数据挖掘技术有哪些?

相似考题

1.数据挖掘是人工智能和数据库技术结合的产物,能从已积累的数据中发现未知的规律数据挖掘的一般过程包括哪些阶段:()A.结果分析和评价B.数据分析与挖掘C.数据准备D.结果利用

2.从狭义角度来说,数据分析与数据挖掘是有区别的。下列哪项不是对狭义层面下数据挖掘的描述?()A.数据挖掘需要有过硬的数学功底和编程技术B.数据挖掘更重视模型或规则的构建C.数据挖掘是技术性的“采矿”过程，发现未知的模式和规律D.数据挖掘侧重于实际的业务知识

3.举例说明文本数据挖掘中所使用的数据挖掘方法有哪些？

4.一个典型的数据挖掘系统应该包括哪些组成部分?()

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  • 第1题：

    支撑数据挖掘技术的主要研究基础学科有哪些？分析说明数据挖掘产生的技术背景


    大量的数据

  • 第2题：

    4、你知道的数据挖掘算法有哪些？


    分割聚类法;ID3算法;Apriori算法

  • 第3题：

    大数据营销依托的技术有（）。

    A．数据采集技术

    B．数据挖掘、分析技术

    C．数据存储技术

    D．数据呈现技术


    数据采集技术;数据挖掘、分析技术;数据存储技术;数据呈现技术

  • 第4题：

    4、你知道的数据挖掘的算法有哪些？


    分类;聚类;特征分析;决策树归纳

  • 第5题：

    3、数据挖掘建模过程的主要阶段有哪些？


    数据挖掘的处理过程可分为以下八个阶段。 (1)信息收集:根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息,然后选择合适的信息收集方法,将收集到的信息存入数据库。 (2)数据集成:把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中,从而为企业提供全面的数据共享。 (3)数据规约:数据规约技术用来得到数据集的规约表示,它小得多,但仍然接近于保持原数据的完整性,并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。 (4)数据清理:在数据库中的数据有一些是不完整、含噪声、并且是不一致的,因此需要进行数据清理,将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。 (5)数据变换:通过平滑聚集,数据概化,规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。 (6)数据挖掘过程:根据数据仓库中的数据信息,选择合适的分析工具,应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息,得出有用的分析信息。 (7)模式评估:从商业角度,由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。 (8)知识表示:将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户,或作为新的知识存放在知识库中,供其他应用程序使用。

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