DM數據挖掘是指從大量的數據中抽取出潛在的、有價值的知識，模型，規則的過程。
數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜尋隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,並通過統計、線上分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的...
DM數據挖掘是指從大量的數據中抽取出潛在的、有價值的知識,模型,規則的過程。 ... DM數據挖掘是指從大量的數據中抽取出潛在的、有價值的知識,模型,規則的過程。
CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即為"跨行業數據挖掘標準流程"。此KDD過程模型於1999年歐盟機構聯合起草。通過近幾年的發展,CRISP...
CRISP-DM方法論是NCR、OHRA、SPSS、Daimler-Benz等全球企業一起開發出來的數據挖掘方法論,它沒有特定的工具限制,也沒有特定領域局限,是適用於所有行業的標準方法論...
20世紀90年代以來,數據倉庫(DW)、在線上分析處理(OLAP)、數據挖掘(DM)等信息分析處理技術相繼問世,為信息分析提供了有效的體系化解決方案,顯著提升了信息分析的智慧型化...
套用模板完全遵循CRISP-DM標準,借鑑了大量真實的數據挖掘實踐經驗,是經過理論和實踐證明的有效技術,為項目的正確實施提供了強有力的支撐。Clementine中的套用模板包括:...