我是研一学生,目前的学习方向是数据挖掘与数据分析,想看看这方面的学术论文,希望热心的朋友能给我推荐一些比较好比较经典的论文。谢谢啦。
大家好,我现在研一,方向是数据挖掘,我想请问在研究生期间的发的论文多少和以后工作有什么联系啊?难道说论文多了就可以进好公司吗?搞论文和搞技术,这两个在研究生期间应该怎么权衡啊?谢谢!
最新问答
我想把论文从word格式转换成PDF格式,用的金山WPS,可转换完成之后,里面的流程图就不见了,空白~~这是为什么呢?谁能帮我解决一下!谢谢!
热门问答
我想把论文从word格式转换成PDF格式,用的金山WPS,可转换完成之后,里面的流程图就不见了,空白~~这是为什么呢?谁能帮我解决一下!谢谢!
挖掘又译为探勘、采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。它是库知识发现中的一个步骤。挖掘一般是指从大量的中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有准备、规律寻找和规律表示3个步骤。挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异组分析和演变分析等。挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
是一个用发现问题、解决问题的学科。
通常通过对的探索、处理、分析或建模实现。
我们可以看到挖掘具有以下几个特点:
基于大量:并非说小量上就不可以进行挖掘,实际上大多数挖掘的算法都可以在小量上运行并得到结果。但是,一方面过小的量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束 为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的挖掘新手却常常犯这种错误。
隐含性:挖掘是要发现深藏在内部的知识,而不是那些直接浮现在表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。
新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的 是在一些挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,挖掘的确可以变成提升效益的利器。