專題：數(shù)據(jù)挖掘模型評(píng)估
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外呼銷售精準(zhǔn)營(yíng)銷數(shù)據(jù)挖掘模型
? ? OB實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷需要建立的數(shù)據(jù)挖掘模型 第一：模型橫向 1、 會(huì)員定性：通過(guò)對(duì)會(huì)員姓名，性別，年齡，購(gòu)買(mǎi)商品，購(gòu)買(mǎi)時(shí)間，購(gòu)買(mǎi)金額，商品品類等數(shù)據(jù)。得出客戶的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣，購(gòu)買(mǎi)能力，會(huì)
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數(shù)據(jù)挖掘 二手車(chē)評(píng)估與預(yù)測(cè)（5篇）
二手車(chē)的評(píng)估與預(yù)測(cè) 摘 要：面對(duì)著中國(guó)汽車(chē)行業(yè)未來(lái)的龐大市場(chǎng)和二手車(chē)市的放寬政策和對(duì)新機(jī)動(dòng)車(chē)輛上牌管制的限制,在二手車(chē)發(fā)展興盛的今天，二手車(chē)市場(chǎng)將要迎來(lái)新一輪的發(fā)展機(jī)
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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(jué)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(guò)寫(xiě)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(guò)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(kù)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(guò) -
教學(xué)質(zhì)量 模糊數(shù)學(xué) 數(shù)據(jù)庫(kù) 評(píng)估系統(tǒng) 數(shù)據(jù)挖掘（精選5篇）
教學(xué)質(zhì)量論文：基于Web的高校教學(xué)質(zhì)量評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 【中文摘要】教學(xué)質(zhì)量測(cè)評(píng)檢查高校教學(xué)質(zhì)量的重要手段之一,是高校每學(xué)期都進(jìn)行的一項(xiàng)常規(guī)考核工作。教學(xué)質(zhì)量測(cè)評(píng)
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開(kāi)題報(bào)告信用卡申請(qǐng)?jiān)u分模型研究 數(shù)據(jù)挖掘（5篇材料）
一、論文題目
基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的信用卡信用評(píng)分模型研究
二、論文選題理論意義、實(shí)用價(jià)值
近十年來(lái)，受經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，中國(guó)的信貸消費(fèi)特別是面向消費(fèi)者個(gè)人的信用消費(fèi)蓬勃發(fā) -
數(shù)據(jù)挖掘背景文摘
數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)仔細(xì)分析大量數(shù)據(jù)來(lái)揭示有意義的新的關(guān)系、趨勢(shì)和模式的過(guò)程.其出現(xiàn)于 20 世紀(jì) 80年代后期,是數(shù)據(jù)庫(kù)研究中一個(gè)很有應(yīng)用價(jià)值 的新領(lǐng)域,是一門(mén)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(shū)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(yáng)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(lái),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(wàn)萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)被用于商業(yè)管理、政府辦公、科學(xué)研究和工程開(kāi)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(cāng)庫(kù)實(shí)例 【實(shí)驗(yàn)要求】 在SQL Server平臺(tái)上，利用AdventureWorks數(shù)據(jù)庫(kù)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(cāng)庫(kù)，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(cāng)庫(kù)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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，是企業(yè)制勝于市場(chǎng) -
責(zé)任心評(píng)估模型（大全）
責(zé)任心評(píng)估模型 評(píng)估一個(gè)人的責(zé)任心比較流行的方式有兩種： 一是：從流程上評(píng)估，二是：從“態(tài)度”和“行為”兩個(gè)維度去評(píng)估。 所謂從流程上評(píng)估，亦即通過(guò)考察一個(gè)人在做某件事情或
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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(kù)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(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得.
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)心得 通過(guò)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的這門(mén)課的學(xué)習(xí),掌握了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)庫(kù)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(shuō)：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(lái)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(shū)中所說(shuō)：數(shù)
