簡述一種數(shù)據(jù)挖掘方法并說明它的應(yīng)用？數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，許多方法，如統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識別，都被用來

簡述一種數(shù)據(jù)挖掘方法并說明它的應(yīng)用？

數(shù)據(jù)挖掘是指通過算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計算機(jī)科學(xué)有關(guān)，許多方法，如統(tǒng)計學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)和模式識別，都被用來實現(xiàn)上述目標(biāo)。

人們渴望深入分析海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)和提取隱藏的信息，更好地利用這些數(shù)據(jù)。正是在這樣的條件下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

數(shù)據(jù)挖掘有許多合法用途，例如在患者數(shù)據(jù)庫中找出藥物及其副作用之間的關(guān)系。這種關(guān)系可能1000個人都不會發(fā)生，但是藥物相關(guān)的項目可以用這種方法來減少藥物不良反應(yīng)的患者數(shù)量，還有可能挽救生命。

擴(kuò)展數(shù)據(jù)

目前，數(shù)據(jù)挖掘算法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、遺傳算法、粗糙集、模糊集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

按照信息存儲格式，用于挖掘的對象包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、異構(gòu)數(shù)據(jù)庫和互聯(lián)網(wǎng)。

數(shù)據(jù)挖掘的過程是一個反復(fù)循環(huán)的過程。如果每一步都沒有達(dá)到預(yù)期的目標(biāo)，就需要回到上一步，重新調(diào)整并執(zhí)行。并非每個數(shù)據(jù)挖掘作業(yè)都需要這里列出的每個步驟。

云計算與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的領(lǐng)域應(yīng)用？

云計算作為當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下的核心技術(shù)之一，已經(jīng)在各個方面得到了充分的應(yīng)用。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中，可以充分利用云計算的各種技術(shù)，如分布式存儲技術(shù)，有效解決數(shù)據(jù)處理對服務(wù)器的高要求。同時，地圖簡化計算機(jī)模型可以使數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)滿足多個用戶的需求。

數(shù)據(jù)挖掘在物流中的應(yīng)用前景？

隨著科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，物流市場越來越完善。隨著國內(nèi)外物流市場的競爭機(jī)制，物流企業(yè)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用表現(xiàn)出極大的興趣。

為了快速發(fā)展業(yè)務(wù)規(guī)模，迎合當(dāng)前物流市場的發(fā)展，大多數(shù)生產(chǎn)企業(yè)和零售企業(yè)迫切需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析企業(yè)存在的問題，優(yōu)化企業(yè)規(guī)劃，增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力。

進(jìn)一步研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在物流管理、倉儲、運(yùn)輸、配送、信息共享等環(huán)節(jié)的應(yīng)用，必將進(jìn)一步加快物流業(yè)的快速發(fā)展。

數(shù)據(jù)挖掘在物流中的應(yīng)用前景？

數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用程序提供了可衡量的好處，包括降低商業(yè)成本、提高盈利能力和更好的服務(wù)。

這些好處已經(jīng)在保險、直郵營銷、電信、零售和醫(yī)療保健等行業(yè)得到了證明。

從云速數(shù)據(jù)挖掘的角度來看，由于諸多因素的影響，這對于交易數(shù)據(jù)來說尤其具有挑戰(zhàn)性。