商业机会

腾讯大讲堂 59 的数据挖掘课程挺实用的，了数据挖掘厂商和工具的应用，像SAS EM、SPSS、Clementine等都涵盖其中。你能学到如何利用这些工具进行数据、统计，甚至做出预测。嗯，课程还涉及了数据挖掘与数据库集成平台的应用，比如IBM IM、Oracle等，挺适合有一定基础的同学。，讲座内容挺丰富的，不管是行业应用还是方案都能找到你需要的知识点。如果你对数据挖掘有兴趣，这个系列真的可以帮你打下一个不错的基础哦！

几个基本概念模型（Model） vs模式（Pattern）数据挖掘的根本目的是将样本数据中隐藏的结构推广到整体（Population）模型：对数据集全局特征的描述或概括，适用于数据空间的所有点，例如聚类分析模式：对数据集局部有限特征的描述或概括，适用于数据空间的子集，例如关联分析算法（Algorithm）：一个定义完整的过程，以数据为输入，生成模型或模式描述型挖掘（Descriptive） vs预测型挖掘（Predictive）描述型挖掘：概括数据，呈现数据的重要特征预测型挖掘：基于观察到的对象特征预测其其他特征描述型挖掘可作为目的，也可作为手段

你想通过数据挖掘发掘商机吗？腾讯大讲堂 59 期就为你了一个好的学习机会。从洞察用户行为到探索商业机会，这一系列的讲座内容相当实用。不仅可以了解到数据的基本概念，还能学习如何通过数据来指导决策，推动业务增长。内容包括如何利用数据进行客户细分、探索气象数据、以及如何运用 RapidMiner 等工具进行预测。你如果在数据这块有需求的话，绝对值得看看。 如果你对数据挖掘感兴趣，可以从《数据挖掘的基础概念》这篇文章入手，它了数据挖掘的基本原理和应用场景。想要深入了解如何利用数据来挖掘商业机会的话，不妨看看《洞悉用户行为，挖掘商业机遇》。如果你是想掌握更深入的技巧，是在商业智能上，《数据驱动的客户细分

ConvertChanceConstraint (CCC) 是一个用于机会约束优化问题的 MATLAB 工具箱。它通过 YALMIP 语法来表示优化问题，将其转换为可以被 YALMIP 兼容的求解器的格式，挺适合用来带有概率约束的复杂优化问题。如果你在电力系统或者其他领域涉及路径优化和概率约束，这个工具箱真的蛮有用的。而且，操作起来也比较简单，不需要太复杂的设置。如果你刚接触机会约束优化，可以先从这款工具箱入手，快速上手。使用时，记得根据实际问题的复杂度调整求解器的设置哦。

如果你正在找一些有用的资源来支持大学生创业研究，那这篇关于《大学生创业机会变化规律探讨(2013 年)》的论文挺值得一读的。它通过非平衡统计理论了大学生创业机会的时间变化规律，还探讨了专业知识对创业机会的影响。研究表明，大学生创业机会随时间变化是有规律的，而且在某个特定时间点最有出现。此外，专业背景在创业机会中起着重要作用。通过这些理论，你可以更好地理解创业机会的形成机制。 如果你是从事大学生创业或相关研究的学者，也会对以下这些资源感兴趣： 1. [英语听力策略培训对非英语专业大学生听力能力的影响](http://www.cpud.net/down/12521.html) 2. [asp.ne

本指南提供商业智能的全面概述，涵盖以下主题： 商业智能简介 商业智能实施和数据仓库 商业智能项目 商业智能寻源 商业智能产品 数据通信 数据挖掘

商业数据挖掘是一种新兴的商业信息处理技术，其核心在于从大规模商业数据库中提取、转换、分析和建模，以获取支持商业决策的关键数据。随着技术的不断发展，这种技术正在成为商业决策过程中不可或缺的一部分。

商业智能是一种信息技术应用，提升企业的决策质量和运营效率。它从大量数据中提炼出有价值的信息，并转化为可操作的知识，帮助企业制定战略决策。商业智能的出现源于20世纪80年代，随着信息管理系统的大规模应用，数据量急剧增长，市场竞争加剧，企业对更高级别的数据分析功能有了迫切需求。商业智能的发展经历了多个阶段，从方便获取数据到集中在查询报表、决策支持系统（DSS）和在线分析处理（OLAP），再到与数据仓库及其分析方法紧密相连。商业智能系统包括数据层、数据整合层、数据存储层和分析应用层。数据仓库是其关键组成部分，具有面向主题、数据集成、不可修改和时间相关等特点。商业智能的核心功能包括数据管理、数据分析、

商业智能（BI）是Business Intelligence的简称，最早于1996年提出。其定义为一种利用数据仓库、查询报表、数据分析、数据挖掘等技术，帮助企业优化决策的信息技术应用。BI系统基于数据仓库，集成了订单、库存、交易记录等数据，支持数据的预处理和ETL过程，确保数据质量。OLAP技术支持多维数据分析，数据挖掘则利用统计学和机器学习算法发现数据背后的规律。BI系统还包括报告和仪表板功能，以直观图形展示数据，支持预测分析和人工智能技术，提升决策的前瞻性。商业智能体系架构包括数据源、ETL工具、数据仓库、OLAP服务器、数据挖掘工具、报表分析工具和用户界面，全面支持企业的决策需求。

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