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数据挖掘之关联分析一

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数据 挖掘和Da 数据有关系吗？北京计算机培训分享会数据和数据 挖掘是什么关系？什么是数据 挖掘？数据与-2挖掘的相似或相关之处在于数据 挖掘的未来不再针对小数量或抽样，随机化的准确性 。根据挖掘 task可分为分类或预测模型发现、数据摘要、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖或依存模型发现、异常和趋势发现等，根据挖掘 object，有关系数据 library，面向对象数据 library ， space 数据 library，时态数据 library和Web/.根据挖掘方法，大致可以分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法 。
【数据挖掘之关联分析一】
1、 数据 挖掘技术在物流业中的应用研究随着信息时代的急剧增加数据 ， 深化物流管理最有效的方法就是将数据 挖掘技术引入其中，充分合理地利用数据 - 。介绍了数据 挖掘技术的概念和方法，阐述了数据 挖掘技术在物流企业中的具体应用 。1.引言物流需求的个性化、多样化和集成化，要求物流服务企业不断改进和优化其运作流程，开发有针对性的物流服务，以适应物流市场发展的变化 。

2.-2挖掘Technology-2挖掘又称数据基于库的知识发现是从大量不完整、模糊、随机的知识中，不仅仅局限于对数据的查询和访问，主要在于找出数据之间的潜在联系 。从企业的角度来看，数据 挖掘是一种企业信息处理技术，其特点是从企业数据库中提取、转换和分析等 。

2、十三种常用的 数据 挖掘的技术十三种常用技术-2挖掘第一，前沿-2挖掘是从大量的不完整、嘈杂、模糊、随机 。数据 挖掘的任务是从数据中寻找模式 。可以发现的模式有很多，按照功能可以分为两类:预测型模式和描述型模式 。

数据 挖掘涉及的学科和技术很多，分类也很多 。根据挖掘 task可分为分类或预测模型发现、数据摘要、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖或依存模型发现、异常和趋势发现等 。根据挖掘 object，有关系数据 library，面向对象数据 library，space 数据 library，时态数据 library和Web/.根据挖掘方法，大致可以分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法 。

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