“知识视界”产学研-视频播放

对不起，您不在IP段范围内，无法观看

1806 播放

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。

相关视频:

大数据与数据可视化

现在的大数据一般指的是数据的收集、处理和分析技术等一系列技术的综合利用，人们可以从数据中获取大量的信息。但是这类数据在形式上对于人们而言是不便于理解的，这时候就要求数据可视化的操作了。数据可视化是指通过柱状图、饼图等图形的形式来表示数据，这对于用户理解数据结构和背后的意义具有很好的辅助效果。
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。
技术讲座：数据建模的最佳做法

当我们考虑数据库性能时，不应该忽视数据建模：数据的编写和检索方式决定了系统的运行速度。因为Scylla是一个非关系型数据库，其数据模型注重应用程序查询，以构建最有效的数据结构。通过理解新的数据库概念以及如何将它们应用到Scylla中，可以切实地适应新的数据建模思维。
简明解释：大数据分析的工作原理

本视频将介绍大数据和分析，并解释这些技术的基础。本视频将帮助你理解：什么是大数据，它如何与分析相结合，你如何使用它，我们会为你提供现实生活中的例子。
大数据：生物医学

世界各地正在迅速收集数字数据，数量的增长速度超过了任何人的预期。这些数据的分配和共享对正在进行的生物医学研究工作至关重要，在许多方面，医学的未来都依赖于此。
什么是数据仓库

什么是数据仓库？数据仓库是商业和数据科学中最热门的话题之一。但是如果您是该领域的新手，您可能想知道什么是数据仓库，我们为什么需要它，以及它是如何工作的。别担心，因为在4分钟内你就会知道所有这些问题的答案。
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！
测量标度 - 标称、序数、区间和比率标量数据

这个统计视频教程对不同形式的测量标度进行了一个基本的介绍，如标称、序数、区间和比率标量数据。

观看记录：

标签:

相关视频:

大数据与数据可视化

数据挖掘 7 数据质量

技术讲座：数据建模的最佳做法

简明解释：大数据分析的工作原理

大数据：生物医学

什么是数据仓库

数据科学改变金融的5种方式

测量标度 - 标称、序数、区间和比率标量数据