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數(shù)據(jù)分析與挖掘

1.概述

信息分析的用途：

定性分析：邏輯推理;

定量分析：建立數(shù)學模型，計算，求解。

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)分析的工作(階段)有哪些?

(1)選擇數(shù)字特征;

(2)收集并整理數(shù)據(jù);

(3)計算數(shù)字特征;

(4)建立模型;

(5)檢驗模型誤差;

(6)利用模型預測;

(7)評價統(tǒng)計與預測結果。

記憶：選擇、整理、計算、建模、檢驗、預測、評價

4.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術

(1)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)常以萬億或EB衡量，且種類多、實時性強，蘊藏的商業(yè)價值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎設施、工具和技術可用來開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊藏的價值。

(2)數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析不同，區(qū)別在于：

1)處理工作量;(多與少的區(qū)別)

2)制約條件;(數(shù)據(jù)挖掘不做假設，自動建立方程)

3)處理對象;(數(shù)據(jù)挖掘對象類型繁多)

4)處理結果。(數(shù)據(jù)挖掘的結果不易解釋，著眼于預測未來，并提出決策建議)

(3)數(shù)據(jù)挖掘步驟

網(wǎng)絡信息挖掘具體步驟如下：

1)確立目標樣本。

2)提取特征信息。

3)網(wǎng)絡信息獲取。

4)信息特征匹配。

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（責任編輯：gx）

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