统计分析与数据挖掘的主要区别

统计分析与数据挖掘有什么区别呢?从实践应用和商业实战的角度来看,这个问题并没有很大的意义,正如“不管白猫还是黑猫,抓住老鼠才是好猫”一样,在企业的商业实战中,数据分析师分析问题、解决问题时,首先考虑的...
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数据挖掘的发展历史

数据挖掘的发展历史 数据挖掘起始于20世纪下半叶,是在当时多个学科发展的基础上发展起来的。随着数据库技术的发展应用,数据的积累不断膨胀,导致简单的查询和统计已经无法满足企业的商业需求,急需一些革命性的...
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数据化运营的主要内容

数据化运营,首先是要有企业全员参与意识,要达成这种全员的数据参与意识比单纯地执行数据挖掘技术显然是要困难得多,也重要得多的。只有在达成企业全员的自觉参与意识后,才可能将其转化为企业全体员工的自觉行动,...
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网站反爬虫的目的与手段

网站所有者从所有网站来访者中识别出爬虫并对其做出相应处理(通常为封禁IP)的过程,被称为反爬虫。对于网站所有者而言,爬虫并不是一个受欢迎的客人。爬虫会消耗大量的服务器资源,影响服务器的稳定性,增加运营...
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聚类分析算法评价:F值评价法 数据挖掘

聚类分析算法评价:F值评价法

聚类分析算法评价:F值评价法 聚类分析仅根据样本数据本身将样本分组。其目标是实现组内的对象相互之间是相似的(相关的),而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内的相似性越大,组间差别越大,聚类效果就越...
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聚类分析算法评价:RI评价法 数据挖掘

聚类分析算法评价:RI评价法

聚类分析算法评价:RI评价法 聚类分析仅根据样本数据本身将样本分组。其目标是实现组内的对象相互之间是相似的(相关的),而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内的相似性越大,组间差别越大,聚类效果就越...
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