论文数据挖掘技术

论文数据挖掘技术

问:数据挖掘论文的摘要
  1. 答:数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程, 这些知识是隐含的、 事先未知的, 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用,很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据, 分析利用如此海量的数据,是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
  2. 答:论文摘要主要分这几部分
    1、提出问题
    2、分析问题
    3、解决问题
    4、结果
    对于不同的期刊摘要字数有限制,参阅你要投稿的期刊仔细写,摘要要简洁明了,论点突出,祝你的论文能早日录用
问:大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作
  1. 答:数据挖掘需要学习的内容有:
    1、编程语言。
    2、大数据处理框架。
    3、数据库知识。
    4、数据结构与算法。
    5、机器学习/深度学习。
    6、统计学知识。
    以上就是数据挖掘需要学习的内容。数据挖掘技术渗透在大数据时代的方方面面,数据挖掘是一个交叉学科,不仅设计编程和计算机学科,还涉及生活中的多个领域,在我们的生活和工作中无处不在。
    如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,推荐CDA数据分析师课程。课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主,在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题,再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中,帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性,学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能,在面对不同场景时能够自由发挥。。
  2. 答:首先
    我由各种编程语言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,网络编程等
    我又一定的数学基础——高数,线代,概率论,统计学等
    我又一定的算法基础——经典算法,神经网络,部分预测算法,群智能算法等
    但这些目前来讲都不那么重要,但慢慢要用到
    Step 1:大数据理论,方法和技术
    大数据理论——啥都不说,人家问你什么是大数据时,你能够讲到别人知道什么是大数据
    大数据方法——然后别人问你,那怎么实现呢?嗯,继续讲:说的是方法(就好像归并排序算法:分,并)。到目前外行人理解无障碍
    大数据技术——多嘴的人继续问:用的技术。
    这阶段只是基础,不涉及任何技术细节,慢慢看慢慢总结,积累对“大数据”这个词的理解。
    Step 2:大数据思维
    Bang~这是继Step 1量变发展而来的质变:学了那么久“大数据”,把你扔到制造业,你怎么办?
    我想,这就是“学泛”的作用吧,并不是学到什么具体东西,而是学到了对待事物的思维。
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    以下阶段我还没开始=_=,不好误导大家
    Step 3:大数据技术基础
    Step 4:大数据技术进阶
    Step 5:打实战
    Step 6:大融合
问:数据挖掘的国内外研究现状
  1. 答:懒惰阿。。。
    开题还是论文?
    这个没有,你问多少人也不会为这点分给你现写的。
    告诉你个好方法:从中国知网(没账号密码?不好意思,再悬赏200分自己问去吧)上搜索往年的论文,然后把.NK格式的大论文的前言部分找自己需要的粘贴下来,再自己添几句话使之看起来不象别人的文章,多搜几篇1000字很好搞定,就看你想不想做了。
    话已至此,得分~~
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