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金喜正規(guī)買球 > 標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)挖掘金喜正規(guī)買球相關(guān)的文章

翻譯 SQL Server 2017中的Python：增強(qiáng)的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)

本文主要介紹在Microsoft SQL Server中的Python如何增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)以及它的優(yōu)點(diǎn)和受益人群

2019-01-30 11:34:50.000

翻譯【SQL Server】機(jī)器學(xué)習(xí)的生命周期和角色

文章主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的生命周期和參與角色的相關(guān)概念，以及SQL Server如何支持機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹

2018-12-27 16:53:43.000

原創(chuàng) 數(shù)據(jù)挖掘中的十大實(shí)用分析方法

數(shù)據(jù)挖掘中的十大實(shí)用分析方法

2017-10-13 09:43:33.000

原創(chuàng) 數(shù)據(jù)集成領(lǐng)導(dǎo)者，DataStage “多快好省”見(jiàn)奇效！

從數(shù)字時(shí)代到認(rèn)知時(shí)代，大數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)的焦點(diǎn)。大數(shù)據(jù)項(xiàng)目雨后春筍般層出不窮，利用數(shù)據(jù)分析進(jìn)行商業(yè)決策的公司也越來(lái)越多，然而當(dāng)下關(guān)注的焦點(diǎn)正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，漸漸從數(shù)據(jù)分析邁向數(shù)據(jù)集成。例如在前幾期的系列文章中，小編多次向大家安利的IBM IIG（數(shù)據(jù)集成與監(jiān)管）解決方案就是集成領(lǐng)域當(dāng)之無(wú)愧的“大明星”。

2017-06-16 11:12:12.000

原創(chuàng) IBM大數(shù)據(jù)采集工具，助力企業(yè)快速釋放數(shù)據(jù)價(jià)值

在企業(yè)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的浪潮中，數(shù)據(jù)就像血液一樣流淌在不同的業(yè)務(wù)載體中，時(shí)刻牽動(dòng)著企業(yè)決策和業(yè)務(wù)發(fā)展方向。隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)和企業(yè)轉(zhuǎn)型進(jìn)程的推進(jìn)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有了更高的要求。想要撬動(dòng)“大數(shù)據(jù)”這座金山，“可信任數(shù)據(jù)”將成為下一步企業(yè)必爭(zhēng)之地。

2017-05-22 10:03:49.000

原創(chuàng) 揭秘13種商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景和主題

數(shù)據(jù)挖掘涉及到公司運(yùn)營(yíng)的方方面面，這包括對(duì)企業(yè)部門經(jīng)營(yíng)情況的評(píng)估、內(nèi)部員工的管理、生產(chǎn)流程的監(jiān)管、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)優(yōu)化與新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、財(cái)務(wù)成本優(yōu)化、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的分析和客戶關(guān)系的管理。

2017-01-03 10:22:24.000

原創(chuàng) 大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、OLAP的區(qū)別

在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里，經(jīng)常會(huì)看到例如數(shù)據(jù)挖掘、OLAP、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等等的專業(yè)詞匯。如果僅僅從字面上，我們很難說(shuō)清楚每個(gè)詞匯的意義和區(qū)別。今天，我們就來(lái)通過(guò)一些大數(shù)據(jù)在高校應(yīng)用的例子，來(lái)為大家說(shuō)明白—數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù)可視化的區(qū)別。

2016-12-16 09:54:59.000

原創(chuàng) 干貨 | 數(shù)據(jù)挖掘入門必看10個(gè)問(wèn)題

硬要去區(qū)分Data Mining和Statistics的差異其實(shí)是沒(méi)有太大意義的。一般將之定義為Data Mining技術(shù)的CART、CHAID或模糊計(jì)算等等理論方法，也都是由統(tǒng)計(jì)學(xué)者根據(jù)統(tǒng)計(jì)理論所發(fā)展衍生，換另一個(gè)角度看，Data Mining有相當(dāng)大的比重是由高等統(tǒng)計(jì)學(xué)中的多變量分析所支撐。但是為什么Data Mining的出現(xiàn)會(huì)引發(fā)各領(lǐng)域的廣泛注意呢？

2016-10-12 09:50:15.000

轉(zhuǎn)帖怎么區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析？

從分析的目的來(lái)看，數(shù)據(jù)分析一般是對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)上的一些分析，數(shù)據(jù)挖掘更側(cè)重于機(jī)器對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)，一般應(yīng)用于分類、聚類、推薦、關(guān)聯(lián)規(guī)則等。

2016-09-13 09:20:01.000

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2016-09-07 09:56:02.000

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