简介：数据采掘是数据库技术、人工智能、机器学习、统计分析、模糊逻辑、模式识别、人工神经网络等多个学科相结合的产物。其中的关联数据采掘因其广泛的应用性与极高的商业价值成为当前数据采掘研究的热点之一。

简介：数据挖掘是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。通过对国内外数据挖掘研究现状、算法和应用进行分析,发现国内数据挖掘的应用仍处于初级阶段,最后探讨了数据挖掘的发展趋势,这对我国的数据挖掘研究具有一定的参考价值。

简介：用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。

简介：数据挖掘拥有悠久的历史,它可以追溯到探索性数据分析（Tukey,1977）,且目前已经形成了有效的、可推广的方法。本文将讨论教育数据挖掘研究与实践中逐渐兴起的一些工具,以及在更广泛的层面上数据挖掘和数据科学研究者所使用的相关工具,近40种教育领域数据挖掘与分析的常用工具,包括数据处理与特征工程工具、算法分析工具、可视化效果工具,以及EDM和LA的特殊应用,如贝叶斯知识跟踪工具、文本挖掘、社会网络分析、过程与序列挖掘、PSLC服务站等。本文将为初次接触这一领域的研究者提供有用的信息,以帮助他们找到有用的工具。

简介：摘要：本文探讨了在继电保护电气二次系统中应用大数据分析与挖掘技术的重要性及优势。电力系统中的海量数据需要有效处理，以确保系统安全稳定运行。大数据技术为实时监测、故障诊断和预测提供了新途径，通过挖掘数据潜在规律，提高系统诊断准确性和速度。本文介绍了大数据在继电保护系统中的角色，以及数据挖掘技术在故障识别和智能决策支持方面的应用。尽管面临一些挑战，但大数据分析与挖掘技术为电力系统的安全性和可靠性提供了新的可能性。

简介：摘要:人工智能技术在大规模数据分析与挖掘中的应用研究，是当前科学研究领域中备受关注的热点之一。本文旨在系统性地探讨人工智能技术在大规模数据分析与挖掘中的应用现状和未来发展，重点关注智能推荐系统、风险管理与预测以及医疗健康领域的具体应用，以及相关的潜在挑战和发展趋势。

简介：摘要：

简介：摘要建筑工程项目的施工数量越来越多，所以，我们需要对其施工的质量提出新的彼岸准，从而使得施工的安全性得到充分的重视。土木建筑工程的施工勘察工作十分关键，而土工的实验则是整个工程的设计施工的重要安全保障环节，土工实验不单单可以使得工程的设计得到了准确的数据支持，也使得整个工程项目的设计方案更加的科学可靠，给后续的施工建筑提供了有力的保障，本文将对土工实验数据分析方法进行研究，望给相关的从业人员提供帮助。

简介：摘要目的探讨脑电图数据在不同病症的临床诊断的应用效果。方法选取我院2016年10月至2017年12月间30例成人失神癫痫患者为研究组和30例感染性脑炎患者为对照组，并对两组患者进行脑电图的检查，数据采用SPSS11.0软件进行统计分析。结果通过对研究组和对照组的脑电图结果比较，研究组癫痫样放电率为66.6%，非特异性异常率为16.7%，总异常率为83.3%；对照组感染性脑炎患者放电率为55.7%，非特异性异常率为13.3%，总异常率为69.0%；研究组癫痫样放电率、总异常率均明显的高于对照组的感染性脑炎放电率、总异常率，两组数据比较有明显的差异。结论临床中对不同的病症采取脑电图诊断具有较好的诊断效果，能够准确诊断患者的脑电异常放电情况，在临床诊断中具有较好的应用效果。

简介：

简介：通过在客户端设计和嵌入一个由智能Agent构成的系统来实现单证的自动数据监控和分析,　　2.1数据抽取Agent　　数据抽取Agent（DA）主要实现对网上电子数据交换的单证进行监控性或合法性的格式检查,也提出了对网络中信息进行监控和统计与分析要求

简介：摘要现阶段，随着社会的发展，我国的现代化建设的发展也日新月异。在土工实验过程中，其数据的可靠性和精确性直接影响整个施工方案的实施和选取，因此，为了提升岩土工程设计及其施工的合理性，必须要加强对实验数据分析保障，然而影响土工实验数据可靠性的因素主要取决于土样本身和实验两个方面，实验过程中，由于土体本身具有复杂性，土质之间存在不同的物理学性质以及含水量等，原状土在采样、运输以及存储和制备样品过程中，其扰动程度的因素，影响到土工实验数据可靠性，出现数据误差现象；另外实验因素的影响可能由于测量存在系统误差，受到测量仪器本身或者是方法不同的影响，造成数据偏差问题，还有可能存在随机误差以及过失误差，这些都会影响实验数据的可靠性。因此，本文主要分析了土工实验数据分析结果问题，详细研究了总体实验数据的检查以及异常数据的分析和处理；最小样本数问题以及土体性质指标问题，进而达到提高土工实验数据分析的可靠性，确保实验数据精确无误。

简介：对于大多数中国人来说，高层政治既神秘，又是人民群众喜闻乐见的话题。同样的问题对于李成来说，就显得不是那么不可捉摸。尽管他也承认，有不可预测的因素会影响到他研究的准确程度。

简介：摘要在土工实验中，为了更好地对其实验数据进行分析和处理，从而更好地在土工工程中加强对其的应用，为土工工程方案的制定提供数据上的决策和支持。因而本文主要就如何加强土工实验数据分析提出了几点方法原因分析法、异常分析法、统计分析法、关联分析法。希望通过本文的论述，更好地提高土工实验数据分析的科学性和精准性，进而更好地促进土工实验数据质量。

简介：对于专业的数据分析而言，一定要有很强的针对性，什么样的需求就要提供与之层次相匹配的分析结果。否则就会造成不必要的信息价值浪费．也会大大增加需求者获取信息的成本。就如何有效实现多层次的数据分析，以理论实例相结合的方式．做相应的探讨。

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简介：但如今各大企业招聘数据科学家却很难，而在上世纪90年代末期．招聘搜索引擎工程师时也出现同样的遭遇。于是各大企业退而求其次．四处寻找低于数据科学家的人才——数据分析师（DataAnalyst）。数据编程、数据分析……这些是数据分析师的基本技能．而数据科学家却远高于此．他们还要从海量数据中找问题．提出解决方案，为企业的短期．长远发展指点迷津。

简介：摘要:Steam教育理念是倡导跨学科融合、面向未来的深度教育理念，符合跨学科教学的要求。数学作为一门综合学科，广泛应用于其他学科。在高中历史教学过程中，统计数据分析的概念往往与历史知识相结合。利用数学思维培养学生的历史学习能力，可以使学生更直观地理解相应的知识，也便于培养学生的历史学科核心素养。本文的主要内容是如何运用数学数据分析思维结合蒸汽概念培养历史核心素养。

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