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掩藏在繁杂数据背后的信息,妙不可言

超级数学建模  · 公众号  · 数学  · 2019-03-18 22:27
从数据中抽取信息从信息中挖掘知识随着大数据时代的到来,许多无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的。也正是由此,数据挖掘的重要性日渐凸显出来。所谓数据挖掘,一般是指从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程,而更为精确的解释就是“从数据中挖掘知识”。目前而言,数据挖掘大致分为四个层次:纯粹数据加工:侧重于变量的加工和预处理,工具有SQL和SAS base;傻瓜式挖掘:让数据挖掘变得入手快且简单,工具有SAS EM和clementine;较为自由的挖掘:典型的工具是R和Python;算法拆解和自行开发:大多数人会使用 ………………………………

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