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随着数据科学在人工智能发展中大放异彩,数据挖掘、机器学习进入了越来越多人的视野。而对于很多人来说,诸如机器学习之类的名次听起来是神乎其技,但其真正的内涵却不为一般人所知。特别是对于从事数据科学领域的人来说,如何向外行人解释自己所从事的工作几乎是一个超级难题。那么到底什么是机器学习,如何用通俗易懂的语言来解释?我们通过以下几重境界来解释。……

Aron表示:“未来十年,企业将会把信息视为资产,建立并不断改进他们的分析和学习平台。物联网和日益增多的数据保护立法使这个问题变得愈发重要。”……

大数据作为网络时代的一种客观存在,是网络时代人类社会的重要资产,数据数量巨大等给人们的认知造成了很大的困扰,尽管目前对于大数据的认知存在挑战,但聚类将会成为大数据认知的突破口,这是一个发展趋向。……

严格说起来,OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术,但是透过在线分析处理工具,使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般,透过图表或图形等方式显现,对一般人而言,感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。……

选择个人征信系统最新36个月9亿条查询记录,根据用户查询行为的不同波动特征进行了模型细分,探讨了4种异常查询实时监测模型。结果表明,基于数据挖掘的个人征信系统异常查询实时监测模型应用于个人查询量预测是可行的,且效果良好。该模型的成功上线和不断修正,将对个人征信系统的违规查询行为产生威慑作用,倒逼查询机构加强内部管理,合法使用信用信息,以保障信息主体的权益,促进征信市场健康发展。……

天气一热,冷饮会不会立马涨价?……

数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。……

人们目前生活在一个后现代世界,在这个时代,技术、数据和信息统治着世界。因此,人们很容易相信大数据概念是一个独特的现象,从2012年开始,当时的美国总统奥巴马政府宣布了大数据研究和开发计划。然而,自1991年互联网得到迅速发展以来,大量的数据一直存在。当时与现在的根本区别是,人们解析这些数据量的能力已经发展到现在可以将这些数据作为人们的业务决策过程的一部分。……

数据采集是大数据的基石,近几年随着业务的高速增长,产生的数据量越来越大,并且会持续快速增长。因而对采集系统的实时性,稳定性以及可靠性也提出了更高的要求。……

   
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专栏作者
  • 黄成明
    统计网特邀认证作者
    黄成明 ,零售数据分析研究者,拥有15年的销售及数据分析经验,历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型,可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。
  • 傅一平
    统计网特邀认证作者
    浙江移动大数据中心 数据管理部经理 博士 毕业于浙江大学 10多年数据从业经验,专注于大数据采集、处理、建模、管理、变现及产业等研究
  • tommy
    统计网特邀认证作者
    数据落地应用探索者
  • 秦路
    统计网特邀认证作者
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