庞大而又复杂的数据处理-数据挖掘综述

复杂对象数据挖掘

数据挖掘原理与SPSS Clementine应用：15.1 空间数据库挖掘15.2 多媒体数据挖掘15.3 文本挖掘15.4 挖掘万维网15.5 挖掘数据流15.6 时间序列数据挖掘15.7 挖掘事务数据库中的序列模式15.8 挖掘生物学数据中的序列模式

数据挖掘 10 2024-04-30

数据挖掘的综述

数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中自动发现有价值信息的过程，随着信息技术的发展，企业和组织面临的数据量巨大且复杂多样。数据挖掘技术通过模式识别、关联分析等操作，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。其主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析和异常检测等。数据挖掘技术自20世纪80年代末以来得到迅速发展，应用范围涵盖社交媒体分析、推荐系统等多个领域。面临的挑战包括数据质量、大规模数据处理、算法效率与可扩展性、隐私保护以及模型解释性问题。

数据挖掘 8 2024-10-12

Oracle 数据处理技术综述

Oracle 数据处理基础知识 1. Oracle OLAP 与 OLTP 介绍 数据处理主要分为两类：联机事务处理 (OLTP) 和联机分析处理 (OLAP)。 OLTP：传统关系型数据库的主要应用，处理日常事务，如银行交易，注重数据库内存效率和并发操作。 OLAP：数据仓库系统的主要应用，支持复杂分析操作，提供直观易懂的查询结果，注重数据分析和磁盘 I/O。

Oracle 12 2024-05-31

西电数据挖掘作业医院数据处理

西电数据挖掘作业——医院数据，主要利用Python3进行数据清洗、预与，探索医疗数据的奥秘。通过数据获取、理解、清洗等一系列步骤，逐步完成数据挖掘流程。尤其是利用pandas、matplotlib、seaborn等库，你可以轻松地操作和医院数据，包括病人信息、治疗记录等。特征工程也是关键，比如创建新的特征如住院天数、合并症数等。，通过机器学习算法，你可以对疾病风险进行预测，评估治疗效果。如果你对医疗数据挖掘感兴趣，这个作业是个不错的参考，能你更好地掌握数据清洗、建模及可视化技巧哦。

数据挖掘 0 2025-07-02

数据挖掘技术综述

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。

数据挖掘 13 2024-07-13

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术方面的总体、概括性介绍。

数据挖掘 11 2024-07-15

数据挖掘技术综述

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜编著的专业书籍，全面介绍了数据挖掘的基本概念、技术及其应用领域。本书适用于初学者和有一定基础的技术人员，详细解析了数据挖掘的重要性和应用前景。技术进步的推动下，数据挖掘正成为企业决策的重要工具，通过从海量数据中提取有价值信息，揭示隐藏模式和趋势，为企业战略决策提供支持。

数据挖掘 8 2024-08-12

数据挖掘技术综述

随着数据库技术的迅猛发展，数据挖掘作为一种快速增长的海量数据处理方法，在大数据存储中发挥着重要作用。现今的数据量已经超出了人类单一处理的能力，使得大量数据变得难以再次访问，形成了所谓的数据坟墓。尽管数据丰富，但信息利用存在一定缺陷。

数据挖掘 14 2024-08-13

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术的总论，包含了许多概念，对学习数据挖掘非常有帮助。

MySQL 14 2024-08-22