导航切换
我的
导航切换
专业
搜索
节目
画面
研报
注册/登录
个性定制
|
内容总结
章节片段
字幕全文
思维导图
深度学习
追问
拖动时间轴点击获取起止时间码,截取片段时长
不能超过
5分钟
×
点击获取
开始时间:
点击获取
结束时间:
保存片段标题:
保存
|
分享
QQ好友
QQ空间
页面地址:
复制
复制链接给好友,分享精彩视频
扫一扫手机观看&分享
对不起,您不在IP段范围内,无法观看
1813 播放
收藏
片段保存及分享
播放有问题?
请戳这里
数据挖掘的定义及重要性
时长:3 分钟
类别:大数据技术
简介:就像淘金是在泥土和岩石中挖掘有价值的金矿一样,数据挖掘是筛选大数据集以找到有价值的信息。它使用软件、算法和统计方法来识别数据中的规律,然后帮助解答业务问题。数据挖掘技术被用于许多商业研究领域,如市场营销、风险管理、欺诈检测、网络安全、医疗诊断和数学,以及控制论和遗传学等研究学科。
标签:
教学
大数据技术
数据挖掘
相关视频:
数据挖掘 8 数据噪声
在本集《数据挖掘基础》教程中,我们将讨论可以重叠有效数据和异常值的数据噪声。噪声的出现是因为人为的不一致和分类。我们将为您列举几个数据噪声的例子,以及如何测量和记录数据噪声。
金融大数据与分析
无论是投资规模和应用潜力,金融行业都是大数据应用的重点行业。大数据分析是金融为企业带来更多价值的绝佳机会。那么,企业该如何应对这一挑战呢?
数据挖掘 7 数据质量
在本集《数据挖掘基础》中,我们将介绍数据挖掘中最被忽视的步骤:数据质量。了解数据质量问题对于创建能在生产中实际工作的稳健模型非常重要。
数据科学改变金融的5种方式
自诞生以来,数据科学已经帮助许多行业发生了变革。几十年来,金融分析师一直依赖数据来获取有价值的见解,但数据科学和机器学习的兴起为该领域带来了一个新时代。现在,自动化算法和复杂的分析工具比以往任何时候都更加紧密地结合在一起,以获得领先优势。那么,让我们来探讨一下金融机构利用这些方法的5种方式!
大数据生态系统
想实施大数据吗?许多平台和解决方案组成了大数据生态系统。请听Pythian的首席技术官Alex Gorbachev对这些工具的概述,并解释不同的平台是什么。
英特尔和大数据生态系统
大数据生态系统正在大力发展,来自医疗、零售、交通等领域的客户正从其中获得的商业观察获益。随着数据的不断增长,存储技术和分布式存储系统对于实时决策和洞察发现变得越来越重要。Intel很高兴与Alluxio的开发者社区合作,并在Intel平台上优化Alluxio解决方案。在本次演讲中,Ziya将讨论英特尔在该领域的优化工作、开源贡献和行业用例。
现代数据基础设施:从ETL到ELT
Fivetran创始人兼首席执行官乔治•弗雷泽解释,将数据从来源端移到存储端(数据湖和数据仓库)的工作流——如何从惯常和繁琐的ETL过程(提取-转换-加载)变为更加标准化和可伸缩的ELT(提取-加载-转换)。数据为我们的决策和产品提供动力。处理这一问题的工具和技术也在迅速发展。
大数据需要什么样的技术基础设施
在与IBM系统副总裁Ivo Koerner的访谈中,我们探讨了让大数据在您的机构中运行所需的技术基础设施。
观看记录: