简介：摘要：数据挖掘与大数据分析方法的研究已成为信息技术领域的热点之一。本文首先介绍了数据挖掘的基础概念、预处理方法以及常用模型与算法，然后阐述了大数据的概念、处理技术和分析工具与平台。接着探讨了数据挖掘在大数据环境中的应用以及大数据技术对数据挖掘的支持，分析了两者之间的关系与互补性。最后，总结了数据挖掘与大数据分析方法的结合对决策制定和业务发展的重要意义，并提出了未来研究的方向和挑战。

简介：[摘要]随着我国现代科技水平的不断提高，互联网技术在日常生活中受到越来越广泛的应用，网络运维作为网络技术正常运行的保障，是互联网平稳运行的基础。而网络运维数据分析就是数据挖掘的过程，将数据挖掘技术与网络运维数据分析进行充分融合应用，可以从一定程度上提高数据分析的有效性与准确性。本文通过总结数据挖掘技术与网络运维的相关知识点，从多个方面提出网络运维数据分析中的数据挖掘应用，为专业人员提供参考。

简介：摘要：数据挖掘作为一种数据的分析方法和技术能够在挖掘的过程当中提取分数值，构造关联解析模型，从而寻找到内在的隐藏性价值。随着数据挖掘技术的日益成熟互联网大数据的融合发展，如今的数据挖掘技术已经应用于各行各业，为各行业提供决策、发现规律、明确状态、控制方向提供了有效参考。电力系统是民生的保障也是社会及经济发展的基础，在不断地运行过程当中实现了大量数据的积累。本文从数据挖掘的基本概念出发，分析了数据挖掘的过程和技术，对，其在电力数据分析中的应用进行重点探讨，以期望推进电力数据挖掘技术应用建设，为供电决策的制定提供明朗参考。

简介：［摘要］计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里， 数据库中存储的数据急剧增大。数据分析与挖据就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、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。

简介：摘要：电信行业作为信息技术的重要领域，其数据分析与挖掘能力对于提升业务运营效率、优化用户体验、创新服务模式具有至关重要的作用。然而，当前电信行业在数据分析与挖掘过程中面临着数据质量、处理复杂性以及安全与隐私保护等多重挑战。本文旨在深入探讨电信行业数据分析与挖掘存在的问题，并提出相应的策略。文章首先分析了电信行业在数据质量与整合、数据处理与分析技术、数据安全与隐私保护等方面存在的问题，随后针对这些问题，提出了提升数据质量与整合能力、创新数据处理与分析技术、加强数据安全与隐私保护等策略。这些策略的实施将有助于电信行业更好地利用数据资源，提升业务竞争力，实现可持续发展。

简介：摘要：电力系统与人们的生活、工业的生产息息相关 , 电力系统的稳定运行关系到了国家工业领域的正常生产 , 国民的正常生活 , 随着信息化、数字化时代的到来 , 电力系统中各种智能终端设备的投入 , 智能电网、智能能源系统的建设 , 使得电力系统涌现出了大量电力数据 , 这些大量电力数据的背后隐藏着许多电力系统运行的宝贵信息 , 如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数据挖掘是利用数学的方法挖掘出隐藏在信息背后的价值 , 完成从知识到价值的转变 , 因此使用数据挖掘的方法来分析电力数据。

简介：本文通过对应用于公共事业的政府统计和应用于商业领域的企业数据分析与挖掘的介绍,阐述了统计建模思想的产生、发展和趋势。从量化的角度,诠释统计建模思想的几个不同的层次及适用的情境,以提升统计数据化决策在政府和商业领域的广泛应用为目标,目的是在面对公共和商业问题时政府和企业能运用统计建模思想提供的量化方法,实践商业智能与统计智能的互补,最终完成统计大数据决策时代的真正革命（最终实现大数据决策时代统计建模思想的真正价值）。

简介：电力系统与人们的生活、工业的生产息息相关,电力系统的稳定运行关系到了国家工业领域的正常生产,国民的正常生活,随着信息化、数字化时代的到来,电力系统中各种智能终端设备的投入,智能电网、智能能源系统的建设,使得电力系统涌现出了大量电力数据,这些大量电力数据的背后隐藏着许多电力系统运行的宝贵信息,如何挖掘出这些宝贵的信息成为了电力系统亟待解决的问题。数据挖掘是利用数学的方法挖掘出隐藏在信息背后的价值,完成从知识到价值的转变,因此使用数据挖掘的方法来分析电力数据。

简介：摘要：本文简要介绍数据挖掘的技术理念，探索了金融行业中引入数据挖掘的具体表现：建仓分析、信用评估等；以金融行业为视角，梳理数据挖掘技术的实际用法：业务数据处理、购物篮分析，以此积极获取有用资料，增加数据挖掘技术的应用性，带动金融业有序发展。

简介：摘要：本文旨在探讨交通工程领域中交通数据分析与挖掘的重要性、方法及其应用。通过对交通数据的深入解析，揭示交通流特性、预测交通趋势、优化交通设计与管理，进而提升城市交通系统的整体效能。文章首先概述了交通数据分析与挖掘的基本概念，随后详细阐述了其在交通工程中的关键应用，并最后讨论了面临的挑战与未来发展方向。

简介：摘要电网运行和生产方面的信息都储存在电网调度中心内，但是这类信息却没有得到有效的管理，无法发挥应有的作用。本文首先介绍了电网调度运行分析的主要内容，并对电网数据分析和挖掘系统进行了分析，促进了电网的平稳运行和有效管理。

简介：摘要:本文讨论了医学检验数据挖掘与大数据分析的方法与挑战。在医学检验数据挖掘过程中，面临数据质量和可用性、数据隐私和安全、数据量和维度等问题。针对

简介：摘要

简介：摘要：随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，大量的数据被产生、存储和传输。这些数据包括社交媒体数据、电子商务数据、物联网数据等。大数据分析与数据挖掘是处理这些海量数据的有效方法。大数据分析是指使用统计分析方法对海量数据进行分析，以提取有用信息和形成结论。数据挖掘则是一种从大量数据中发掘模式和知识的技术。

简介：摘要：随着大数据技术的迅猛演进，实时数据分析与挖掘在多个领域的应用变得愈发普遍。本文深入探讨了实时数据分析与挖掘在大数据处理中的核心地位，详细解析了数据预处理、实时数据流处理以及机器学习算法在实时数据分析中的关键作用。此外，对当前实时数据分析与挖掘面临的挑战进行了系统梳理，并对未来的发展趋势进行了展望，以期为该领域的研究与应用提供有价值的参考。

简介：摘要针对智慧社区中的大数据信息安全和对隐私的保护，阐述了再智慧社区领域大数据发展及应用现状，绘制了智慧社区中大数据应用的技术框架，梳理了当前智慧社区大数据信息安全与隐私保护领域核心技术，按照隐私保护的智慧社区大数据分析挖掘方法理论，为智慧社区服务平台提出了与之相关的建设性意见，保护隐私的智慧社区大数据分析挖掘技术使得社区服务平台在不泄露用户隐私信息的前提下，提供更优质的服务质量。

简介：摘要伴随着数据挖掘技术的不断发展和进步，在生物医学中应用数据挖掘技术能在提升数据处理效果的基础上，确保能明确数据内部关系，有效为医学数据管理工作的顺利开展提供保障。本文分析了生物医学数据挖掘的步骤和基本方式，并对数据挖掘在生物医学数据分析中的应用，仅供参考。

简介：摘 要：数据挖掘技术是将大规模数据转化为知识和结论的工具。合理利用这些知识和结论，可以为企业提供辅助决策信息。目前，聚类分析和频繁项集挖掘被广泛应用于电力系统中分析用户行为和市场供求关系。然而，传统的串行数据挖掘算法已经难以满足海量数据的处理要求。本文基于Hadoop平台，将K-means聚类规则和Apriori频繁项集挖掘算法部署到MapReduce框架中，实现这些算法的并行化，以满足分析和处理大规模数据的需求。 

简介：摘要：在车联网和大数据的背景下，CAN总线数据的分析与挖掘对于汽车行业的发展意义重大。这些数据不仅蕴含着车辆运行状态的关键信息，还为车辆智能化、安全性提升、以及后市场服务的创新提供了丰富的资源。因此，本文将探讨基于车联网与大数据的Can总线数据分析与挖掘方法。

简介：摘要：市场营销一直是企业关注的焦点，而大数据分析作为一种新兴的数据挖掘和分析方法，正逐渐改变着市场营销的格局。全球范围内的数据量正以惊人的速度增长，这些海量的数据为企业提供了巨大的商业价值。大数据分析可以帮助企业更加深入地了解消费者，提高市场营销效果，并制定更加精准的营销策略。