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:
随着网络的发展与普及,各个行业都有着大量的数据需要存储。然而,如何挖掘和利用这些数据,将他们转变为有效信息,更好地为人们服务,一直是数据挖掘的最终目的。本文主要研究利用数据分析研究的方法,把数据转化成信息,实现数据的价值。并介绍了数据挖掘研究的产生和发展,以及数据挖掘的技术和方法、在生活中的应用。
推荐文章
浅谈数据挖掘
数据挖掘
决策分析
关联分析
浅谈数据挖掘语言
数据挖掘
查询语言
建模语言
XML
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
浅谈大数据背景下数据挖掘技术应用的改进
大数据
数据挖掘
数据存储框架
技术改进
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
来源期刊 电子制作 学科
关键词 大数据 数据挖掘 数据存储
年,卷(期) 2016,(14) 所属期刊栏目 科学论坛 Science Forum
研究方向 页码范围 96-96
页数 1页 分类号
字数 2195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 王铁方 6 11 2.0 3.0
2 曾令思 4 3 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (56)
共引文献  (114)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(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(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(10)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(10)
2007(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2008(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2009(9)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(9)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2012(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(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)
2017(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
大数据
数据挖掘
数据存储
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
电子制作
半月刊
1006-5059
11-3571/TN
大16开
北京市
1994
chi
出版文献量(篇)
22336
总下载数(次)
116
论文1v1指导