,数据挖掘系统包括哪些

元器件 浏览

大数据分析:主要负责现有数据价值提炼与挖掘,包括业务增长点挖掘,产品改进点挖掘,业务分析指标体系构建,业务分析报告出具等大数据开发:主要负责大数据平台与应用开发,包括数据仓库构建,离线计算、实时计算应用开发,大数据应用后端开发,企业数据标准制定。

1、数据挖掘中的数据预处理技术有哪些,它们分别适用于哪些场合

一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类:专用挖掘工具和通用挖掘工具。专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案,在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性,并作了优化。对任何领域,都可以开发特定的数据挖掘工具。例如,IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据,帮助教练优化战术组合。

通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型。例如,IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统,SGI公司开发的MineSet系统,加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘,挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。

2、数据挖掘和爬虫【数据挖掘系统的构建与实现】

摘要:本文使用SQLServer2005中的挖数据掘工具,选择BusinessIntelligenceDevelopmentStudio模版中的AnalysisServices组件构建数据挖掘方案,运用关联规则数据挖掘结果代替专家经验知识库,结合VisualStudio.Net2003中的ASP.NET技术完成数据挖掘结果的前台展示。

关键词:智能自测试系统;专家经验知识库;关联规则;数据挖掘;AnalysisServices1引言智能自测试系统、作业和考试系统都属于计算机辅助教学的范围,在国外已经很流行,国外的LearningSpace、WebCT、TopClass,国内的Vclass、网梯等平台,总体来说,这些系统已经初步具备智能功能[1],能够根据学生考卷或作业信息进行统计分析,以给教师或学生提供参考。