專題：數(shù)據(jù)挖掘決策分析
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數(shù)據(jù)挖掘心得體會(huì)
心得體會(huì)這次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)結(jié)束了，期間我們小組明確分工并積極去完成，雖然有點(diǎn)辛苦，但我感覺充實(shí)而有收獲感！根據(jù)老師給的一些資料，我們決定采用SQL Server 2000中的Northwind數(shù)據(jù)
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數(shù)據(jù)挖掘論文（合集）
數(shù)據(jù)挖掘論文在現(xiàn)實(shí)的學(xué)習(xí)、工作中，許多人都有過寫論文的經(jīng)歷，對(duì)論文都不陌生吧，論文是一種綜合性的文體，通過論文可直接看出一個(gè)人的綜合能力和專業(yè)基礎(chǔ)。那么你知道一篇好的論
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數(shù)據(jù)挖掘試題
《數(shù)據(jù)挖掘》總復(fù)習(xí)題
1．?dāng)?shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以根據(jù)什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類？
答：根據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)庫類型分類 、根據(jù)挖掘的知識(shí)類型分類、根據(jù)挖掘所用的技術(shù)分類、根據(jù)應(yīng)用分類
2．知識(shí)發(fā)現(xiàn)過 -
數(shù)據(jù)挖掘背景文摘
數(shù)據(jù)挖掘是通過仔細(xì)分析大量數(shù)據(jù)來揭示有意義的新的關(guān)系、趨勢(shì)和模式的過程.其出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 80年代后期,是數(shù)據(jù)庫研究中一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值 的新領(lǐng)域,是一門交叉性學(xué)科 ,融
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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)報(bào)告（精選5篇）
大數(shù)據(jù)理論與技術(shù)讀書報(bào)告—-- — －K 最近鄰分類算法 指導(dǎo)老師 ： 陳 莉 學(xué)生姓名:李陽帆 學(xué) 學(xué)號(hào) 號(hào)：： ２01531 ４6 ７ 專 專業(yè) ：計(jì)算機(jī)技術(shù)日期：：２0 １６年 ８月 月 31 日 摘 摘要 數(shù)據(jù)挖掘就
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數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀
一、 時(shí)代的挑戰(zhàn)近十幾年來,人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高,千萬萬個(gè)數(shù)據(jù)庫被用于商業(yè)管理、政府辦公、科學(xué)研究和工程開發(fā)等等,這一勢(shì)頭仍將持續(xù)發(fā)展下去
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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)三
實(shí)驗(yàn)三 設(shè)計(jì)并構(gòu)造AdventureWorks數(shù)據(jù)倉庫實(shí)例 【實(shí)驗(yàn)要求】 在SQL Server平臺(tái)上，利用AdventureWorks數(shù)據(jù)庫作為商業(yè)智能解決方案的數(shù)據(jù)源，設(shè)計(jì)并構(gòu)造數(shù)據(jù)倉庫，建立OLAP和數(shù)據(jù)
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數(shù)據(jù)挖掘講課心得體會(huì)
數(shù)據(jù)挖掘講課心得體會(huì) 今年的數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘課程，任課老師布置每人講一章，并課中研討的授課方式，我非常贊同這種自己備課，自己上去講課并課中和同學(xué)研討、最終老師點(diǎn)評(píng)的做
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數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)
數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)姓名：龔洪虎
學(xué)號(hào):X2009230111
[摘 要] 企業(yè)的競爭優(yōu)勢(shì)并不取決于信息的擁有量，而是取決于信息的處理利用能力。如何化信息優(yōu)勢(shì)為競爭優(yōu)勢(shì)，是企業(yè)制勝于市場 -
移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作總結(jié)
移動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目工作總結(jié)
--2012年10月23日，中山大學(xué)，園東區(qū)203
電信行業(yè)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的傳統(tǒng)行業(yè)，其挖掘題材之豐富，其挖掘應(yīng)用之廣泛，一直令不少數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜颐詰俨灰选?/p> -
電子商務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方法論文
摘要： 電子商務(wù)是現(xiàn)代商業(yè)的主流趨勢(shì)，如何充分利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)揮企業(yè)優(yōu)勢(shì)，成為企業(yè)制勝的法寶。本文介紹了常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，以及在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，分析了利用
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數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得.
數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得 通過數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的這門課的學(xué)習(xí),掌握了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘的一些基礎(chǔ)知識(shí)和基本概念,了解了數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)庫的區(qū)別。下面談?wù)勎覍?duì)數(shù)據(jù)
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數(shù)據(jù)挖掘與分析心得體會(huì)
正如柏拉圖所說：需要是發(fā)明之母。隨著信息時(shí)代的步伐不斷邁進(jìn)，大量數(shù)據(jù)日積月累。我們迫切需要一種工具來滿足從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的需求！而數(shù)據(jù)挖掘便應(yīng)運(yùn)而生了。正如書中所說：數(shù)
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數(shù)據(jù)挖掘課程體會(huì)[五篇模版]
數(shù)據(jù)挖掘課程體會(huì) 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘這門課程已經(jīng)有一個(gè)學(xué)期了，在這十余周的學(xué)習(xí)過程中，我對(duì)數(shù)據(jù)挖掘這門課程的一些技術(shù)有了一定的了解，并明確了一些容易混淆的概念，以下主要談一下
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《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗纷x書報(bào)告
數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的快速進(jìn)步使得各組織機(jī)構(gòu)可以積累海量數(shù)據(jù)。然而，提取有用的信息已經(jīng)成為巨大的挑戰(zhàn)。通常，由于數(shù)據(jù)量太大，無法使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析丁具和技術(shù)處理它們
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數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)（共五則）
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)（職業(yè)篇） 數(shù)據(jù)分析微信公眾號(hào)datadw——關(guān)注你想了解的，分享你需要的。 前面對(duì)數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)資源等等進(jìn)行了總結(jié)。但是，很多人不明白學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘以后干什么，這個(gè)問題
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18大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法小結(jié)
18大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法小結(jié) 2015-03-05 CSDN大數(shù)據(jù) CSDN大數(shù)據(jù) csdnbigdataCSDN分享Hadoop、Spark、NoSQL/NewSQL、HBase、Impala、內(nèi)存計(jì)算、流計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能算法等
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數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)報(bào)告（推薦閱讀）
通過半年的實(shí)習(xí)，我在這里得到了一次較全面的、系統(tǒng)的鍛煉，也學(xué)到了許多書本上所學(xué)不到的知識(shí)和技能。以下是我這次的實(shí)習(xí)鑒定。
經(jīng)歷了實(shí)習(xí)，對(duì)社會(huì)也有了基本的實(shí)踐，讓我學(xué)到了
