作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在浩瀚的数据海洋中,人们常常陷入渴望有效信息而无法入手的尴尬局面, 传统的统计方式通常需要投入大量的时间、人力、物力, 而且最终结论的精确性不高.通过数据挖掘技术对原始数据进行加工, 能够准确、高效地从数据海洋中找到答案获得价值信息,本文对这一技术进行探讨.
推荐文章
浅谈数据挖掘
数据挖掘
决策分析
关联分析
浅谈数据处理的新技术——数据挖掘
数据处理
数据挖掘
关联规则
数据挖掘技术
数据挖掘
统计分析
神经网络
决策树
浅谈数据挖掘语言
数据挖掘
查询语言
建模语言
XML
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 浅谈数据挖掘技术
来源期刊 科技信息(学术版) 学科 工学
关键词 数据挖掘 数据 原始数据
年,卷(期) 2007,(16) 所属期刊栏目 计算机与网络2
研究方向 页码范围 452
页数 1页 分类号 TP3
字数 2384字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李荣珍 9 26 4.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (8)
共引文献  (37)
参考文献  (3)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
数据
原始数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技信息(学术版)
旬刊
chi
出版文献量(篇)
33663
总下载数(次)
51
总被引数(次)
50452
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导