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- 礼品代发源码
- I.数据库设计阶段：1。需求分析阶段2.概念结构设计阶段3.逻辑结构设计阶段4.物理设计阶段5.数据库实施阶段6.数据库操作和维护阶段II，需求分析阶段，概念设计阶段，概念设计阶段，概念设计阶段，概念设计阶段，在逻辑设计阶段，物理设计阶段独立于数据库管理系统;实现阶段，操作和维护阶段取决于数据库管理系统。 -
- 2021-09-14 23:55:07
- 飞创科技
- 虽然数据挖掘的六个主要功能数据挖掘是短暂的，但自20世纪90年代以来，其开发速度非常快，而且它是多学科的全面产品，没有完整的定义。各种数据挖掘定义，例如：SAS Research Institute（1997）：“关于大量相关数据执行的数据探索和建立相关模型的高级方法。披露等人（2000）：”数据挖掘是要在大型数据库中找到有意义和有价值的信息“，”数据挖掘，也称为数据库中的知识（数据库中的知识发现，KDD）），指的是提取隐含，未知，非平面和潜在的应用价值信息或来自大型数据库或数据仓库的模式，这是数据库中的新区域搜索，组合数据库。 ，理论和技术，人工智能，机器学习，统计等。数据挖掘的主要功能数据挖掘已经集成了各种学科，有许多功能，目前的主要功能如下：1。数据摘要：继承统计分析数据分析。数据的摘要是集中数据并给出紧凑的描述。传统的统计方法是准确的，平均值和差异等。这些值也可以由直方图，蛋糕图像表示。通常，多维分析也可以分类为此类别。 2.分类：目的构建分类函数或分类模型（也称为分类器），哪个将数据库中的数据项映射到给定类别之一。为了构建分类器，需要将训练样本数据设置为输入。培训集包括一组数据库记录或元组。每个元组是由字段（也称为属性或特征）值组成的特征向量。此外，还有一个类别标记。特定的样本形式可以表示为：（V1，V2，...，Vn; c），其中VI表示字段值，c表示类别。例如，银行部门根据以前的数据将客户划分为不同的类别，现在您可以区分新应用贷款以采取相应的贷款解决方案。 3，集群：它分为不同的组分为不同的组。它的目的是制作小组和分组差异是显而易见的，而同一组之间的数据尽可能相似。此方法通常用于客户分割。您不知道是否要将用户划分为几个类别，因此您可以找到类似于客户特征的组，例如客户的消费特性，类似于年龄特征。在此基础上，可以开发一些不同客户群体的营销解决方案。例如，申请人分为高风险申请人，适度的风险申请人和低风险申请人。 4.关联分析：它是数据库的价值的相关性。两个常用的技术是相关的规则和序列模式。关联规则正在寻找不同项目的相关性出现在同一事件中;序列模式类似于此，寻找事件之间的时间相关性，例如当今银行利率的调整，以及明天的股票市场的变化。 5.预测：抓住分析对象发展规律，预见到未来的趋势。例如：对未来经济发展的判断。 6.检测偏差：反向内部原因，用于描述的一些极端特殊示例的分析物体。例如，银行的100万笔交易中有500个欺诈行为。为了稳定，银行将发现该500例的内在因素，降低未来业务的风险。上述数据挖掘的功能不是独立的，并且他们在数据挖掘中互相使用并播放rOLE。
- 2021-09-14 23:53:15
- 远古
- 如果我想在hadoop平台上开发一款数据挖掘系统，具体应该学习哪些技术,hadoop框架首先得有个，比如cloudra 的CDH，里面包含了数据库hbase，分布式计算框架mapreduce，算法包mahout等
- 2021-09-14 23:53:15
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