数据挖掘造句

未来，数据挖掘是否会代替偶然观测的发现？

概率统计，优化，应用物理学，应用数学，数据挖掘，项目管理，软计算。

那么，您如何能让您和您的公司跟上数据挖掘的大潮呢？

该文针对数据挖掘技术及其在森工企业中的应用展开讨论和研究.

分类是数据挖掘的一项重要任务，如何发现可理解的、令人感兴趣的分类规则是数据挖掘面临的一个主要问题。

当然，市场上还有很多更为复杂的数据挖掘商业软件产品，但对于刚开始进行数据挖掘的人来说，这种开源的解决方案非常有益。

一般来说，数据挖掘算法中涉及数据可以归为三种基本的数据类型：人口统计学数据、个体行为数据、心理或态度数据。

目的：对半夏泻心汤医案数据库进行数据挖掘试验，以发现半夏泻心汤配伍及应用规律。

bi利用数据挖掘之类的技术去析取和识别模式，并在大规模数据中进行修正。

这种类型的数据挖掘是本文的焦点，本文将专门介绍如何收集和解析这种数据。

此领域与数据挖掘密切相关，并且经常需要使用各种技巧，包括统计学、概率论和模式识别等。

为此，论文运用概念描述的方法对广东省某寻呼台的用户资料库进行了数据挖掘。

它涉及互连网、多媒体、数据仓库、数据挖掘、版权保护等诸多技术，有广阔的应用范围和很好的应用前景。

最后，我再重申一下，本文及本系列的后续文章只是对数据统计和数据挖掘领域做了最简单的介绍。

不过，回过头来看看本文的开头部分，我们知道数据挖掘绝不是仅仅是为了输出一个数值：它关乎的是识别模式和规则。

针对自动视频分类工作中分类预测精度低的问题，提出了一种集成数据挖掘技术的自动视频分类方法。

此版本添加了新的SQLServer 2008数据挖掘功能支持，包括维持和交叉验*、新的文档模型向导和对现有向导的改进。

探讨了聚类分析这一重要的数据挖掘方法在综合评价中的应用，将模糊聚类与综合评价相结合以解决待评价方案数较多的排序问题，并且文中还改进了建立模糊相似矩阵的方法。