数据挖掘：知识与创新的全景

关联知识与数据挖掘

数据库中蕴藏着丰富的关联知识，等待被挖掘和利用。关联是指两个或多个变量取值之间存在的规律性联系。 关联知识的形式多种多样，包括： 简单关联规则 多层关联规则 多维关联规则 量化关联规则 基于约束的关联规则 例如，购物篮分析可以发现不同商品之间的关联规则，揭示顾客的购买习惯。 Apriori算法和频繁模式树（FP-树）是两种常用的关联规则挖掘算法。

数据挖掘 20 2024-05-23

数据挖掘基础知识与应用

数据挖掘是一种新兴的多学科交叉应用领域，用于从庞大且可能混乱的数据集中提取有意义的模式和知识。它在各个行业发挥着日益重要的作用，帮助决策制定。本书涵盖了数据挖掘的基本原理、概念和技术，重点关注如何从嘈杂、不完整甚至矛盾的数据中挖掘知识。

数据挖掘 13 2024-05-19

数据挖掘与知识发现综述

本书详尽探讨了数据挖掘与知识发现领域的基础理论及研究方法。阐述了KDD和数据挖掘的概念，分析了数据挖掘的目标和知识发现的过程，深入探讨了相关领域和实际应用。

数据挖掘 12 2024-09-25

Excel在数据挖掘中的创新应用

Excel是目前应用广泛且易于上手的电子表格软件，其强大的数据统计分析和图表制作功能使其成为数据挖掘的首选工具。Microsoft Office Excel 2013作为里程碑式产品，特别针对大数据和互联网时代的需求进行了优化，引入了Power Query、Power View、Power Map和PowerPivot等新功能，极大地增强了其在数据挖掘领域的应用价值。

算法与数据结构 14 2024-07-15

关于Web数据挖掘及XML数据挖掘的关键知识

随着互联网技术的迅速发展，网络上的数据量呈现爆炸式增长，如何有效地从这些海量数据中提取有价值的信息和知识成为了信息技术的重要议题。Web数据挖掘是一项重要的技术，通过对网络数据的分析发现隐藏的模式、趋势和关联性等有用信息。XML作为一种半结构化数据格式，在Web数据挖掘中发挥着关键作用，不仅提供丰富的标记语言支持，还能灵活地表达和存储各种类型的数据。XML数据挖掘涉及分析XML文档的内容、结构及其关系，以揭示潜在的模式或规律。

数据挖掘 9 2024-08-09

科技管理数据挖掘与WebGIS展示的创新应用

科技管理作为科技活动中不可或缺的一部分，正逐步从传统的人工管理向信息化、智能化转变。探讨了如何利用工作流技术优化科技管理的项目申报审批流程，以及数据挖掘技术在发现科技趋势和模式中的应用。同时，GIS技术的应用使得科研成果在地理空间上得以清晰展示，帮助研究人员更好地理解其影响范围和发展趋势。

数据挖掘 13 2024-09-13

探索数据挖掘的基础知识

数据挖掘是一门研究如何从大量数据中提取有用信息的学科。它涵盖了统计学、人工智能和机器学习的技术，帮助人们发现数据背后的模式和关联。数据挖掘在商业、科学研究和社会分析中具有广泛应用，其重要性日益凸显。

数据挖掘 12 2024-09-19

数据挖掘中的知识类别总览

数据挖掘包含广义知识、关联知识、分类知识、预测知识及偏差知识等多种知识类型。

数据挖掘 16 2024-10-21

餐饮业中数据挖掘的创新应用

近年来，数据挖掘技术在餐饮业内得到广泛应用，特别是在优化商品摆放、进货策略等方面，展示了显著的效果。这些技术不仅帮助餐饮业主提升了经营效率，还为顾客提供了更好的消费体验。

数据挖掘 12 2024-07-21