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数据挖掘的知识分类是怎么样的?

当今互联网时代的到来,先进的计算机技术,对海量数据的极速处理和快速访问,催生了数字挖掘技术的诞生,它可以对难以消化的过量信息进行处理,对真假信息进行甄别,处理不一致的信息等等,为数据处理带来了极大的便利。那么数据挖掘的知识分类有哪些呢?

 

数据挖掘的知识分类是怎么样的?


1.广义知识
是指数据挖掘在带有普遍性的、宏观、中观的数据中,提取出能够反映同类数据的共同性质。对相似的数据进行总概括,提炼和抽象数据,并进行概括性描述,对数据大体进行分类处理。


2.关联知识
数字挖掘会对具有关联性的数据进行分类、总结利用现有数据进行行为预测,可以应用到人类生活的各个领域,比如对常规灾祸进行提前避险,大数据分析犯罪特征、构想犯罪模型等等,是数据挖掘中计算量非常大的部分。


3.分类知识
利用分类数据库,对原始数据进行规则提取,将同性质的数据归类,使海量数据库更加有条理,人工应用数据时能够一眼看出同类事物的共同性质或者差异事物的差异特征。


4.预测型知识
预测型知识是广义知识、关联知识、分类知识终总结后的突破。由历史数据和当前同步更新的数据库,不断进行数据挖掘,利用数据计算,比如经典统计法、神经网络、时间序列等等方法,列出时间序列数据,进行相关的预测。


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