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搜索资源列表

  1. 数据挖掘 概念与技术 by 韩家炜 中文版

  2. 数据挖掘 概念与技术 by 韩家炜 中文版 英文版名称：Data Mining： Concepts and Techiniques， by j.Han and M. Kamber Morgan Kaufmann 2000 第一章 引言 第二章 数据仓库和数据挖掘的OLAP技术 第三章 数据预处理

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：anbindear

  1. Oracle Stream-安装配置

  2. Oracle Stream功能是为提高数据库的高可用性而设计的，在Oracle 9i及之前的版本这个功能被称为Advance Replication。Oracle Stream利用高级队列技术，通过解析归档日志，将归档日志解析成DDL及DML语句，从而实现数据库之间的同步。这种技术可以将整个数据库、数据库中的对象复制到另一数据库中，通过使用Stream的技术，对归档日志的挖掘，可以在对主系统没有任何压力的情况下，实现对数据库对象级甚至整个数据库的同步。 　　Oracle 的Streams提供了

  3. 所属分类：Oracle

    • 发布日期：2009-09-01
    • 文件大小：24576
    • 提供者：apicescn

  1. 数据挖掘神经网络算法

  2. 　　数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成，（3）数据选择，（4）数据变换，（5）数据挖掘

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-18
    • 文件大小：291840
    • 提供者：fanxy5506292

  1. 数据挖掘相关算法神经网络算法

  2. 　　数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成，（3）数据选择，（4）数据变换，（5）数据挖掘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-18
    • 文件大小：970752
    • 提供者：fanxy5506292

  1. SAS数据挖掘白皮书

  2. 早期的计算机主要就是用来进行数据处理或称数值计算的。后来随着计算机技术及其周边设备和通讯能力的发展，计算机更多地用于了大量繁杂事务的在线处理，生产设备的实时控制等。在此过程中，计算机系统积累了越来越多的数据，数据处理的任务就更加繁重。到今天，即使是发展中的我们中国，在一个企业中有数以几十或上百GB、甚至TB计的生产经营数据已不是什么希奇的事情了。企业的数据和由此而产生的信息是企业的重要财富。它最真实、具体的反映了企业运作的本质状况。但是，面对堆积如“山”的数据，你可能并未看清企业运作的本质规律

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：532480
    • 提供者：liema2000

  1. 基于数据仓库的报刊订阅分析

  2. 基于数据仓库的报刊订阅分析 毕业设计 随着数据仓库技术的迅速发展，信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。各行各业积累了大量的历史数据，而这些激增的历史数据中往往隐藏着很多重要的信息。如何从历史数据中及时发现有用的知识，从而挖掘出其潜在的价值，提高其利用率，是信息处理技术研究领域的一项重要课题。作为其解决方案，近年来数据挖掘(Data Mining, DM)技术迅速崛起。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-07
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：suqian315

  1. Data Mining数据挖掘超级宝典 （2000多页！）

  2. Data Mining数据挖掘，数据仓库宝典。从理论到算法到实例，比较详细。包罗万象，本人案头必备之经典。 很想全部打印出来，可惜，有2000多页！！ 建议写论文的或做dm开发的人手一本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-08-08
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：theng

  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

  3. 所属分类：Web开发

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：huanghyw

  1. 数据挖掘入门精华和基本概念

  2. 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：chouchouzhu9696

  1. 数据挖掘 dataMining

  2. 数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：suixingbugai

  1. 数据仓库与数据挖掘技术（第2版）陈京民课件讲义

  2. 数据仓库与数据挖掘技术（第2版）陈京民课件讲义，为您完整讲述数据挖掘应用技术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-28
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：joseph_lee2012

  1. 数据仓库、商业智能和数据挖掘

  2. 随着信息技术的飞速发展，越来越多的企业与政府机构开始应用ERP、SCM、OA 和财务系 统等信息手段进行科学、高效地业务运作，这些以各类数据库为基础的信息系统的投产运行， 不仅为推动企业与政府机构的业务发展做出了巨大的贡献，而且积累下来了大量宝贵的数据， 这些数据包括了企业与政府机构很多宝贵的信息。 由于历史原因，这些信息处理系统当初开发的时候基本是独立的，这样，众多的业务数 据和信息是分布在企业不同部门、各种系统平台中，并且由于平台的差异性而无法有效地共 享。随着IT 技术的普及应用，业务流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：w397090770

  1. data mining

  2. 数据挖掘，数据仓库，大数据，云计算，数据集市

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：liuhaiguang2012

  1. BI学习心得

  2. 1,BI是什么 通过学习理解，可将BI归结为一句话：从数据中挖取利润。 1．2 常见名词浅释  Data Warehouse：数据仓库，是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。  Data mart：数据集市，或者叫做"小数据仓库"。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-18
    • 文件大小：264192
    • 提供者：shichaobest

  1. Big Data Analytic

  2. 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值密度低(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代[1]的来临，大数据分析也应运而生。 2工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u012298319

  1. 数据挖掘技术.doc

  2. 数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-01-20
    • 文件大小：137216
    • 提供者：bobfallen

  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-21
    • 文件大小：140288
    • 提供者：courage0603

  1. 数据仓库调研.docx

  2. 数据仓库，是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，它决不是所谓的“大型数据库”。 数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。 数据仓库 比较流行的有：AWS Redshift, Greenplum, Hive等 （1）面向主题：指数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行

  3. 所属分类：Hive

    • 发布日期：2019-06-13
    • 文件大小：553984
    • 提供者：qq_29167297

  1. 数据仓库设计.doc

  2. 数据挖掘课程设计,从数据仓库设计到ssas的使用 ,数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2019-06-22
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qq_39711439

  1. ArcGIS的大数据利器.pdf

  2. 介绍时空大数据特点，ArcGIS的大数据工具使用，相关案例、时空大数据的特点 esr China BEJJINS 大数据 PEAK OF INFLATED EXPECTATIONS PLATEAU OF >技术关注度 过高期望的峰值 PRODUCTIVITY SLOPE OI实质生产的高峰期 ENLIGHTENMENT 稳步爬升的光明期 TROUGH OF DISILLUSIONMENT 泡沫化的底谷期 TECHNOLOGY TRIGGER 科技诞生的促动期 MATURITY技术成熟度

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2019-08-18
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：tozhangjl
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