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數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
隨著中國互聯網新一輪的技術浪潮的到來,大數據已然從云端深入到社會的方方面面,并通過對數據的動態分析及洞察預測,發揮著為企業決策提供*依據的積極作用。大數據不僅變革了互聯網行業本身,同時也引發了互聯網相關產業鏈的重構。隨著數字化技術的創新與應用,行業運作模式也被大數據悄然改寫。 互聯網進入Web2. 0時代以來,社交媒體成為傳播主流,著重內容的分享、互動。傳播內容經歷了文字、圖文、音頻、短視頻、
隨著科學技術的*發展,人類開始進入大數據時代,云計算、大數據、移動互聯網已成為時代三大主題,正在推動這新經濟時代的發展。在科學領域、競技領域及社會生活的方方面面,呈現出海量數據特征,在還來那個數據中蘊含著人類各種行為、心里信息,如認真挖掘加以科學分析利用,將對創造思維、創新模式、產品個性化及管理決策等等都具有較高的社會**。大數據已被譽為21世紀發展創造的新動力。如何有效應用大數據、云計算等新
隨著計算機科學的不斷發展和成熟,計算機應用開始邁人知識處理、語言理解階段,人們對計算機的智能提出了新的要求隨著社會的日益信息化,人們越來越強烈地希望能較好地同計算機交流。自然語言就是這樣一個媒介。 自然語言理解是計算機科學中的一個引人入勝的、富有挑戰性的課題。從計算機科學特別是從人工智能的觀點看,自然語言理解的任務是建立一種計算機模型,這種計算機模型能夠給出象人那樣理解、分析并回答自然語言(即人
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