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信息安全对于企业该如何构建伟创软件 -> 办公自动化系统
信息安全问题可能成为发展阻碍因素；浅析企业信息安全的重要性；信息安全是大数据时代不解的难题；企业存在的几个信息安全问题；如何有效保护企业信息安全资产；企业信息安全防御：您的内网安全吗？；信息安全助推金融业务创新；信息安全的最后防线；数据加密是新形势下信息安全措施的必然选项；信息安全问题可能成为发展阻碍因素；..
培训系统建立的几大步骤伟创软件 -> 办公自动化系统
系统是成功的保证，但是，建立培训系统并非每一个企业都能做得到的。何况，因为资源文化及观念、利润等各方面的限制，让每一家企业都按照标准化要求去构建一个培训管理系统，既不现实也可能无法操作。..
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数据挖掘，数据挖掘实现的几种功能 |
| 作者：佚名 来源：转载 |
数据挖掘的时代已经来临 随着大数据时代的到来，数据对于一个企业的价值无需多说。如何收集商业数据以及从海量数据中提取价值已经成为每个企业必须面对的课题，通过项目数据分析师可以很好的为你做出明确规划。今天，数据分析师对于理解和构建你的业务是如此的重要，以至于需要有人在上面评估什么样的数据业务应该收集，然后让他变得有价值。人们是否知道Netflix、Harrah’s、Amazon 和 Wal-Mart有什么共同之处？答案非常简单，他们利用数据分析把竞争 more...
数据挖掘时代 表面上，这是一场争夺终端入口布局的混战，但其背后，却是对数据的“觊觎”。互动话题：大数据时代，中小企业要怎么参与？在《企业的金矿藏在大数据中》详细介绍过大数据挖掘对企业营销的价值。大数据时代下的精准营销跟过去有着质的区别。以往，再精准的营销，对象也是某一类人, 而在大数据环境中，每一个人都可以被区别对待，提供个性化的营销方案。不仅是每一台电脑前的人看到的商品推荐信息不同，即使是同一台电脑前，不 more...
什么是数据挖掘 ？数据挖掘的主要功能 数据挖掘(Data Mining)，又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查 more...
互联网金融未来的核心在于大数据挖掘 大数据的步伐蔓延开来 从信息时代到算法时代，“互联网+”的出现如同催化剂一般发挥着它独有的功效，让信息不对等的状态逐步向市场化、功能化的方向演变，使得大数据能够以数据平台形式，在日益先进的管理技术下，得到越来越高品质的数据仓库，并以各种不同的数据服务模式提供信息服务，为用户带来不断优化的体验。这得益于互联网记录和传播特质所带来的高效信息共享，庞大的数据信息以及各 more...
数据挖掘主要实现的几种功能 1、数据总结。其目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。2、数据分类。其目的是学会一个分类函数或分类模型(也称作分类器)，该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。3、数据聚类。是把一组个体按照相似性归成若干类别，即"物以类聚"。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小，而不同 more...
浅析网络数据挖掘技术 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的知识的非平凡过程。这个定义包括几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。数据挖掘，简单地可理解为通过对环境数据的操作，从数据中发现有用的知识。 more...
浅析数据挖掘技术在教学中的应用
近年来，数据挖掘技术得到了飞跃式发展，其应用领域也涉及到商业零售、电信数据分析、金融数据分析、生物医学分析、教育管理分析等多个领域。随着各行各业信息化建设的不断完善，大量的信息数据为数据挖掘技术的应用提供了基础和保障。本文将以教学为例，利用数据挖掘技术对学生学习成绩进行深入分析。1、数据挖掘在教育教学中应用的可行性分析 数据驱动学校，分析变革教育的大数 more...
数据挖掘(Data Mining)，指的是从大量、部分、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐含其中、人们事先不知道、但又有用的信息，同时用能被人理解的模式进行高级处理的过程。它是数据库中知识发现的最核心部分。折射到金融行业，数据挖掘技术应用的价值在于帮助金融企业分析影响其业务的关键因素，挖掘诸如“平均一个优质客户能赚多少钱，平均一个不良客户能亏损多少钱，创造新客户的成本有多少”等方面的问题，从 more... 从数据分析与处理层面看，粒计算通过将复杂数据进行信息粒化，用信息粒代替样本作为计算的基本单元，可大大提高计算效率。粒计算主要包括数据粒化、多粒度模式发现与融合、多粒度/跨粒度推理等核心研究内容。大数据的表现性态、大数据挖掘面临的挑战、基于大数据的复杂问题建模与粒计算框架的契合之处主要表现在以下3个方面。1、大数据经常具有多层次/多粒度特性 199 more...
浅析数据挖掘发展现状 近年来，随着互联网、物联网、云计算、三网融合等IT与通信技术的迅猛发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因而信息社会已经进入了大数据时代。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一 more...
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