云速数据挖掘软件_数据挖掘软件_云速数据挖掘是用来干什么的 - 腾讯云开发者社区

一、主要介绍12种 1.传统的数据挖掘套件(Classic suites)： SAS Enterprise Miner 5.3 SPSS Clementine 12 2.开源数据挖掘软件(Open Source...)： Weka 3.4.13 RapidMiner 4.2 KNIME 1.3.5 3.自动化数据挖掘软件(Self-Acting)： KXEN Analytic Framework 4.04 4.专门化的数据挖掘软件...： MPP+SMP并行计算架构，是目前唯一的所有算法都实现了并行化数据挖掘软件；27个数据挖掘算法+13个统计分析算法；大部分算法执行速度都远快于SPSS等的相应算法。...3.1 Intelligent Miner 由美国IBM公司开发的数据挖掘软件Intelligent Miner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括Intelligent Miner...其它常用的数据挖掘工具还有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的数据挖掘软件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery

1.2K4 0

如何使用镭速保护云存储数据安全

近年来，随着云计算的发展，远程系统上的数据存储变的越来越重要。云存储是一个以数据存储和管理为核心的云计算系统，给我们提供了一种全新的数据信息存储模式。但是，可以从全球任何地方访问和检索相同的数据。...所需要的只是一个简单的网络连接，以利用存储在云中的数据。因此也存在一些安全风险，一旦云存储的安全防线被攻破，其中存储的数据将会被泄露，为保护云存储数据信息安全也带来了更大的挑战。...为了确保云存储的数据安全，防止数据泄露、破解、监听等安全问题，镭速在连接云资源和调用API时，做了一系列的强化数据通讯的安全管控措施： 1、通过采用网银级AES-256加密技术 2、在传输过程中使用SSL...加密传输 3、镭速传输采用访问权限与OS权限设置，达到了更加严密的云资源访问控制。...部署成功后，进入后管，选择您的云对象存储，输入您的云存储桶、访问私钥、key信息，镭速服务对云存储关键信息进行AES-256加密开启数据传输通道SSL加密对用户进行云存储数据的访问、读写权限进行控制

2.3K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

软件品质评测系统- 数据挖掘处理平台

软件品质评测体系建立之后，在进行评测之前首先要确定评测使用的数据，这就需要数据挖掘平台发挥作用了，本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。...1 数据挖掘处理原则全面性使用场景依照不同用户需要的打字环境的差别，结合当前使用频率较高的几种应用，尽可能全面地覆盖用户使用的打字场景，主要分为以下两个类别：聊天场景：用户聊天的打字内容，例如...因此我们在挖掘用户打字行为时，除了满足普通打字需求的同时也设计了多种用户可能的行为，包括联想、组词、纠错、退格等。...清洗前的数据： ? 清洗后的数据： ? 数据分词经过清洗后的数据，仍然是以大段的文章形式存储的，还不能直接拿来使用，需要使用特定的工具对其进行分词处理。...expect_cand": ""} //表示退格 {"pinyin": "#", "expect_cand": ""} //表示换行 ], "键盘类型":26 } 4结语评测数据挖掘不是一成不变的

7372 0

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

4.7K0 0

【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

2.7K8 1

「数据分析」精选数据挖掘和机器学习软件列表

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。...数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。...知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。...数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。...机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准。精选数据挖掘和机器学习软件列表 ? ? ?

8693 0

【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

数据挖掘功能 II . 数据挖掘结果判断 III . 数据挖掘学习框架 IV . 数据挖掘分类 I . 数据挖掘功能 ---- 1 ....数据挖掘结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于模式的t 统计和结构...数据挖掘学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....数据挖掘应用 : CRM , 搜索分析 , 网络安全 , 生物信息分析 … IV . 数据挖掘分类 ---- 1 ....: 时间数据 , 空间数据 , 文本数据 , 音视频多媒体数据 , WEB 数据等类型的数据挖掘 ; 2 .

1.2K2 0

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

文章目录一、数据挖掘特点二、数据挖掘组件化思想三、决策树模型 1、决策树模型创建 2、树根属性选择一、数据挖掘特点 ---- 1 ....用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如

9890 0

【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...Hadoop: 另一个当今大数据领域的热门。Apache Hadoop是一个在已有商业硬件组成的计算机集群上，分布式存储、处理庞大数据集的开源软件架构。它使得大规模数据储存和更快速数据处理成为可能。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

2.5K9 0

腾讯云向量数据库月度功能更新速览

1742 0

【数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

从市场需求及应用的角度来看，通过对大数据的存储、挖掘和分析，大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为，促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。...目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。...它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN … 6可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。...数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。...至于数据挖掘的未来，让我们拭目以待。

1.5K9 0

【数据挖掘】系统地学习数据挖掘

●什么是数据挖掘？ ●怎么培养数据分析的能力？ ●如何成为一名数据科学家？磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： ●数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。...●数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 ●数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。...●经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用...●相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究...●可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。 ●需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。

1.3K5 0

【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。...随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

2.8K6 0

数据挖掘工具R软件与Weka的比较分析

作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...--Clementine）的，基于JAVA环境下开源的机器学习（machine learning）以及数据挖掘（data minining）软件。...Weka作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。...1997年，开发小组用JAVA语言重新编写了该软件，并且对相关的数据挖掘算法进行了大量的改进。...R来自统计界，是一个通用分析统计环境，Weka的起源是在计算机科学，因此专门为机器学习和数据挖掘而设计。在选择分析软件时，你需要仔细考虑你的数据挖掘的目标范围内的各种因素，包括预测潜在部署模型。

2K9 0

数据挖掘——关联规则挖掘

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学数据挖掘之关联规则挖掘关联规则挖掘（Association Rule Mining）最早是由Agrawal等人提出。...形式化描述 • 关联规则挖掘的交易数据集记为D • D ＝｛T1，T2，…，Tk，…,Tn｝，Tk（k＝1,2,…，n）称为交易，每个交易有唯一的标识，记作TID。...基本概念挖掘关联规则在给定一个交易数据集D上，挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。...FP树是一种输入数据的压缩表示，它通过逐个读入事务，并把每个事务映射到FP树中的一条路径来构造。...构造FP树：扫描数据库，得到频繁1-项集，并把项按支持度递减排序再一次扫描数据库，建立FP-tree（遍历每一个事务，构造成一条路径，并给项计数）生成条件模式：从FP-tree的头表开始

2.3K1 0

【数据挖掘】数据挖掘工作总结

以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享：数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色...有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。...从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了...一、专业技能本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业，熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法; 具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。...具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优熟练掌握ETL开发工具和技术熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint

1.5K6 0

数据挖掘

数据挖掘——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。...利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。　　①分类。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。　　⑦Web页挖掘。...随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

8332 0

【数据挖掘】数据挖掘特异群组挖掘的框架与应用

特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。...1、引言数据挖掘技术是数据开发技术的核心[1]。其中，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作，甚至高价值、低密度常常被用于描述大数据的特征[2]。...特异群组挖掘、聚类和异常检测都是根据数据对象间的相似程度来划分数据对象的数据挖掘任务，但它们在问题定义、算法设计和应用效果上存在差异[5]。...目前集体异常挖掘主要处理序列数据、图数据和空间数据。...值得指出的是，聚类、特异群组挖掘、异常检测都是基于数据对象的相似性来挖掘数据对象的。

1.8K10 0

数据挖掘

---- 概述最近一直在学习数据挖掘和机器学习，无论是是服务端开发人员还是web开发人员，个人觉得最起码都要都一些最基本的数据挖掘和机器学习知识。废话少说，我们先来学习一下数据挖掘的是什么意思？...个人的理解是从业务数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从数据中挖掘到符合我们所需的目标。...数据挖掘的分解目标定义-》数据采样-》数据整理-》模型评价-》模型发布。所谓目标定义即定义我们到底需要做什么，目标的定义往往来源于需求，这里不去具体的阐述。...数据的整理分为很多步骤，对于已经采样的数据来说要进一步的进行审核和加工处理。数据预处理完成之后，在进行数据挖掘建模。最终对模型进行评价和发布。...属性规约属性规约是通过属性合并来创建新属性维数，或者直接删除不相关的属性来减少属性的维数，从而提高数据挖掘的效率和降低计算成本。

1.6K5 0

数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法

今天说一说数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法,希望能够帮助大家进步!!!...前言：　　找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位...朴素贝叶斯的优点：　　对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。缺点：　　对输入数据的表达形式很敏感。...接下来的工作就是在FP-Tree上进行挖掘。　　...依次从m,b,a,c,f的条件模式基上挖掘频繁项集，有些项需要递归的去挖掘，比较麻烦，比如m节点，具体的过程可以参考博客：Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法)，里面讲得很详细

5381 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

业界常见的数据挖掘软件介绍

如何使用镭速保护云存储数据安全

软件品质评测系统- 数据挖掘处理平台

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

【数据挖掘】图数据挖掘

「数据分析」精选数据挖掘和机器学习软件列表

【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

腾讯云向量数据库月度功能更新速览

【数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

【数据挖掘】系统地学习数据挖掘

【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘工具R软件与Weka的比较分析

数据挖掘——关联规则挖掘

【数据挖掘】数据挖掘工作总结

数据挖掘

【数据挖掘】数据挖掘特异群组挖掘的框架与应用

数据挖掘

数据挖掘算法汇总_python数据挖掘算法

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐