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数据挖掘 演变分析,基于数据挖掘的电影票房分析

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1、5、伴随着计算机技术的发展,“ 数据”是如何 演变的?随着计算机技术的发展，数据越来越大，因为现在数据能代表的意义越来越多，她收集的数据也越来越多 。有一个错误 。它是黑色的 。你电脑的数据是由0和1组成的 。1.人工管理阶段 。特点:(1) 数据未保存；(2)应用管理数据；(3) 数据未分享；(4) 数据不独立2 。文件系统阶段 。特点:(1) 数据可长期保存；(2)由文件系统管理数据；(3) 数据共享性差，冗余度高；(4) 数据独立性差3 。数据库系统阶段 。

在对商业现象的客观认识方面取得了真正的进步 ， 使管理者能够根据他们对事实的理解而不是直觉做出决策 。在这个阶段数据 ETL和BI工具用于收集、转换和查询 。分析类型主要分为描述性(发生了什么)和诊断性(为什么会发生) 。但这一阶段的局限性在于数据只在公司内部使用，即商业情报活动只能处理过去发生的事情，而不能预测未来的趋势 。

2、急用!!! 数据 挖掘的六种常用算法和技术分别是什么?分类与回归关联规则聚类分析离群值分析演变分析 。数据 挖掘技术与算法技术:概念方法算法:对于逐步实现的不同目标，要调用不同的技术数据 挖掘根据其目标，分为描述性和描述性 。挖掘两种不同的数据类型调用三种不同的技术-3挖掘技术自动聚合检测；决策树；神经网络原因:大量商业软件应用覆盖-3挖掘广泛的直接-3挖掘特征行为神经网络以预测、估计、分类和预定义目标变量为目标；决策树间接数据 挖掘:不预测目标变量 ， 目的是寻找整个数据集合的结构聚集检测方法 。K-means是将整个数据集合划分为k个聚集体的算法 。

3、 数据 挖掘技术与水文现代化间的关系?随着数据图书馆技术的飞速发展和数据图书馆管理系统的广泛应用，人们积累了越来越多的数据 。数据的激增隐藏了很多重要的信息 ， 人们希望把分析做得更高一点，以便更好地利用这些数据 。目前的数据数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法根据现有的数据发现数据中存在的关系和规律，预测未来的发展趋势 。使用数据 library存储数据 ， 使用机器学习方法到分析 数据，挖掘 mass 数据 。

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