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浅析数据挖掘技术在企业中的应用及发展
作者:佚名  来源:转载
导语:随着计算机信息技术的发展,其强大的功能已经渗透到我们生活的各个领域内,尤其是在当今信息数据大爆炸、市场竞争严重激烈的时代,计算机应用技术的应用变得日益重要。数据挖掘在企业市场竞争中的应用就是非常突出的一方面。数据挖掘就是从大量冗杂的数据中提取出我们需要的数据和揭示那种不明显的、先前不知道的但具有重要价值的信息的一个过程,数据挖掘是个决策支持过程,它主要基于可视化技术、统计学、数据库、模式识别和人工智能等交叉学科。
 

几大数据分析,帮你彻底挖掘市场潜能

    1、数据分析之记忆基础推理法  这种方法能够通过已经发生的案例来预测未来发展的一些情况,其主要涉及两个因素,分别是距离函数和结合函数。前者主要是为了找出相似的案例,后者则是将其结合在一起,供参考。记忆基础推理方法的优点在于学习能力强,能够从旧案例中找到新案例的知识点,为企业发展带来有价值的参考数据。而另一个优点在于这种方法能够包容各种形态的数据,效果甚好。不过,记忆基础推理法也是有缺点的,就是历史数据越多,more...

大数据分析架构需权衡四要素

    数据准确性 数据质量问题对于BI和数据管理专业人士来说一定不陌生。很多BI和分析团队努力保证数据的有效性并说服业务使用人员去信任信息资产的准确性和可靠性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中信任缺乏的问题加以弥补:在Excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境,但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据质量工具一起,能够通过为管理BI和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是,由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型,特别是当more...

大数据管理掀起发展热潮

     当大数据上升至国家战略层面时,新一轮大数据热潮再度掀起。对此,邵国安处长认为,大数据并是不一个新鲜事物。从本质来看,大数据就是一个跨部门、跨行业的应用系统及对数据的深度挖掘。所以,按习总书记说的“安全是发展的前提”来看,需要从安全的维度来看大数据及应用,重要的是在保证数据安全的前提下,开展大数据应用。大数据安全最大挑战在理念邵国安处长表示,海量数据面前,除了传统的安全保障,如数据库审计,以及现有的数据库防火墙、数据加密等措施,更主要的是在数据生命周期内的全过程管理和安全,要把数据作为资产来保障。more...

数据采集面临的安全与隐私挑战

   1.数据采集的完整性问题:因为在客户端采集数据,为了保证尽量不影响用户体验,所以在采集数据时,一般不会同步发送数据,而是在本地先做缓存,然后再整体压缩、打包并在网络好时一起通过公网进行传输。如果客户端一直网络不好,传输失败时,则会累计在本地,而本地缓存会有限额,或者缓存数据全部发送完毕前,App 就被卸载则都会丢掉部分数据。在 Web 端使用 JS 传输数据时,虽然是同步发送,不过由于公网传输的网络问题,一般也会有 3% 到 7% 的数据丢失,并且基本难以避免。2.数据采集的隐私性问题:more...

从信息管理全流程中挖掘价值

   研究人员称,在过去三年中,纸张、胶片、光和磁介质上存储的新信息量增加了一倍。因此,制定可靠、有效、高成本效益的数据存储策略意义重大。信息管理不仅仅停留在概念的层面上,更重要的是如何发挥实际应用,给用户带来实际效益。1、着眼全生命周期 研究指出,如何在信息生命周期的各个阶段(即生成、保护、归档和配置阶级),依据其价值来实现信息管理面临着巨more...

大数据引发安防行业的数据存储、数据安全问题

   对于安防行业,监控技术如今正面临日新月异的变革,模拟视频监控正在向IP网络监控转变,巨大转变的同时对数据存储、数据安全性提出了更高的要求。我们探讨数据安全,包括产品本身的物理安全和产生数据的安全。所以,大数据时代引发安防行业数据存储、数据安全的问题有以下几点:第一、基础设备的风险:包括监控中心的存储设备、服务器和前端节点设备的安全性、网络设备的安全性、传输线缆的安全性等。设备的安全可靠是整个大数据安防系统安全运行的基础。第二、信息存取的风险:包括用户非法访问、数据丢失、数据被篡改等。系统信息的安全more...
【正文结束】


【下一篇】浅析数据挖掘技术在进销存系统中的应用
     众所周知,现代的进销存管理系统迫切需要一种新技术。这种技术可以从一定时期的历史数据和大量的细节数据中找到规律,挖掘知识,从而为企业管理人员提供决策支持。而数据挖掘正是这样一种可以从……


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