PDF转Excel:高效去除AI特征,实现数据自由编辑
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2022-06-21
近年来,数据挖掘引起了信息产业的广泛关注。主要原因是大量数据可以广泛使用,迫切需要将这些数据转化为有用的信息和知识。获得的信息和知识可广泛应用于商业管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等各种应用。以下就是为大家带来的数据挖掘的一些相关说明。
数据挖掘的一些相关说明
一,数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来;规律表示是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
二,数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。
数据挖掘通常与电子信息科学相关,并根据统计分析、线上剖析解决、情报检索、人工神经网络、数据管理系统(借助以往的工作经验规律)和计算机视觉等众多方式来完成以上总体目标。以上就是为大家带来的数据挖掘的一些相关说明。
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