数据挖掘 家庭作业帮助服务 - Assignment Help

数据挖掘家庭作业帮助

概述

通常,数据挖掘(有时称为数据或知识发现)是从不同角度分析数据并将其总结为有用信息的过程 – 可用于增加收入,降低成本或两者的信息。数据挖掘软件是分析数据的一些分析工具之一。它允许用户从许多不同的维度或角度分析数据,对其进行分类,并总结所确定的关系。从技术上讲,数据挖掘是在大型关系数据库中发现数十个领域之间的相关性或模式的过程。

持续创新

虽然数据挖掘是一个比较新的术语,但技术不是。公司使用强大的电脑筛选大量超市扫描仪数据,并分析市场调查报告多年。然而,在降低成本的同时,计算机处理能力,磁盘存储和统计软件的持续创新也大大提高了分析的准确性。

例如,一个中西部杂货连锁店使用Oracle软件的数据挖掘能力来分析当地的购买模式。他们发现,当男人在星期四和星期六买尿片时,他们也倾向于买啤酒。进一步的分析显示,这些购物者通常每周在周六购买杂货。不过星期四,他们只买了几件物品。零售商得出结论,他们购买了啤酒,以便在即将到来的周末提供啤酒。杂货链可以以各种方式使用这些新发现的信息来增加收入。例如,他们可以将啤酒显示器移动到尿布显示器附近。而且,他们可以确保啤酒和尿布在星期四以全价出售。

数据,信息和知识

数据

数据是计算机可以处理的任何事实,数字或文本。今天,组织正在以不同的格式和不同的数据库积累大量和不断增加的数据。这包括:

运营或交易数据,如销售,成本,库存,工资单和会计

非经营数据,如行业销售,预测数据和宏观经济数据

元数据 – 关于数据本身的数据,如逻辑数据库设计或数据字典定义

信息

所有这些数据之间的模式,关联或关系可以提供信息。例如,零售点销售交易数据的分析可以产生哪些产品销售和何时的信息。

知识

信息可以转化为关于历史模式和未来趋势的知识。例如,可以根据促销活动来分析零售超市销售的概要信息,以提供消费者购买行为的知识。因此,制造商或零售商可以确定哪些物品最容易受到促销活动的影响。

数据仓库

数据采集,处理能力,数据传输和存储功能的巨大进步使组织能够将其各种数据库集成到数据仓库中。数据仓库被定义为集中数据管理和检索的过程。数据仓库,如数据挖掘,是一个相对较新的术语,虽然这个概念本身已经存在多年了。数据仓库是维护所有组织数据中央存储库的理想愿景。需要集中数据以最大化用户访问和分析。戏剧性的技术进步使许多公司的愿景成为现实。而且,数据分析软件的同样显着的进步使得用户可以自由地访问这些数据。数据分析软件支持数据挖掘。

数据挖掘参数

在数据挖掘中,通过分析频繁的if / then模式的数据,然后使用支持和置信标准来定位数据中最重要的关系来创建关联规则。支持是数据库中出现的频率,而置信度是if / then语句准确的次数。

其他数据挖掘参数包括序列或路径分析,分类,聚类和预测。序列或路径分析参数查找一个事件导致另一个事件的模式。序列是一组项目的有序列表,它是许多数据库中发现的常见类型的数据结构。分类参数查找新模式,并可能导致数据组织方式发生变化。分类算法根据数据库中的其他因素预测变量。

聚类参数找到并可视地记录以前未知的事实组。聚类组合一组对象,并根据它们彼此相似来聚合它们。

用户可以通过不同的方式实现集群,区分每个集群模型。在数据挖掘中促进参数可以发现数据中的模式,从而可以对未来进行合理预测,也称为预测分析。

数据挖掘工具和技术

数据挖掘技术用于许多研究领域,包括数学,控制论,遗传学和营销。虽然数据挖掘技术是提高效率和预测客户行为的手段,但如果使用正确,企业可以通过使用预测分析将自己与竞争对手分开。

Web挖掘是客户关系管理中使用的一种数据挖掘,它将通过传统的数据挖掘方法和技术收集的信息整合在网络中。 Web挖掘旨在了解客户行为,并评估特定网站的有效性。

其他数据挖掘技术包括基于多任务学习的网络方法,用于分类模式,确保数据挖掘算法的并行和可扩展执行,大数据库的挖掘,关系和复杂数据类型的处理以及机器学习。机器学习是一种数据挖掘工具,用于设计从中学习和预测的特定算法。

数据挖掘的好处

一般来说,数据挖掘的好处来自于能够发现数据中隐藏的模式和关系的能力,这些数据和关系可用于做出影响企业的预测。

具体的数据挖掘优势因目标和行业而异。销售和营销部门可以挖掘客户数据,以提高潜在客户转化率或创建一对一的营销活动。关于历史销售模式和客户行为的数据挖掘信息可用于构建未来销售,新产品和服务的预测模型。

金融行业的公司使用数据挖掘工具构建风险模型并检测欺诈。制造业使用数据挖掘工具来提高产品安全性,确定质量问题,管理供应链和改善运营。

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Posted on March 30, 2017 in 计算机科学

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