新闻中心

数据挖掘是什么?

1、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（DataFusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。

2、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

3、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

4、数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

要做一个介绍大数据的PPT,求大神帮帮忙,感激不尽!

1、首先准备好要做成模版的图片，打开PowerPoint并新建一个空白的PPT文档。视图→母版→幻灯片母版，进入母版编辑状态。点击绘图工具栏上的“插入图片”按钮（或按“插入→图片→来自文件”），选中要做为模版的图片，确定。并调整图片大小，使之与母版大小一致。

2、操作步骤 选择数据区域中的某个单元格，在功能区中选择“插入→柱形图→堆积柱形图”。 右击“流失客户”系列，在弹出的快捷菜单中选择“设置系列格式”，在“系列选项”中将“系列绘制在”设置为“次坐标轴”。 添加两个空系列。

3、大数据是未来呼叫中心的发展趋势之一，并且大数据和云计算将与呼叫中心交互作用，使得呼叫中心更加智能化、便捷化。拥有海量的客户信息是呼叫中心的主要特征，并且随着每一位新客户的加入，以及每一个客户呼叫的介入，呼叫中心的客户数据库在不断的膨胀，因此采用大数据方法来管理数据中心的客户信息已成必然。

4、链接：https：//pan.baidu.com/s/1zSwKgMMNqnYwu0z_chiOOQ 提取码：kk66 幻灯片模板即已定义的幻灯片格式。

数据挖掘的起源与发展

数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。

尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。起源 需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。

数据挖掘的起源 来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

数据仓库与数据挖掘实验_数据挖掘实验指导书

实验完成后，学生按要求完成实验报告。整个教学和实验中，我们强调学生切实培养动手实践能力，掌握数据挖掘的基本方法。 实验一 K-Means聚类算法实现 实验目的 通过分析K-Means 聚类算法的聚类原理，利用Vc 编程工具编程实现K-Means 聚类算法，并通过对样本数据的聚类过程，加深对该聚类算法的理解与应用过程。

商务智能从传统数据库演变为数据仓库，着重阐述了数据仓库的定义、特性、发展历程及其各种结构，如概念结构、虚拟数据仓库、数据集市和分布式结构等。同时，数据挖掘技术被概述，包括其发展、定义、常用技术和工具，以及与数据仓库的关联和应用过程。

本书详尽阐述了数据仓库与数据挖掘技术，分为十个部分，旨在深入探讨商务智能的核心概念。首先，第一章介绍了商务智能的基础知识，为后续章节打下坚实的基础。接着，第二章详细探讨了数据仓库的开发模型，为实际项目提供了框架指导。