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數據分析與挖掘

1.概述

信息分析的用途：

定性分析：邏輯推理;

定量分析：建立數學模型，計算，求解。

2.數據統計分析

數據分析的工作(階段)有哪些?

(1)選擇數字特征;

(2)收集并整理數據;

(3)計算數字特征;

(4)建立模型;

(5)檢驗模型誤差;

(6)利用模型預測;

(7)評價統計與預測結果。

記憶：選擇、整理、計算、建模、檢驗、預測、評價

4.大數據系統和數據挖掘技術

(1)大數據

大數據常以萬億或EB衡量，且種類多、實時性強，蘊藏的商業價值大。很多現有的新或舊的信息基礎設施、工具和技術可用來開發和利用大數據中蘊藏的價值。

(2)數據挖掘

數據挖掘與數據分析不同，區別在于：

1)處理工作量;(多與少的區別)

2)制約條件;(數據挖掘不做假設，自動建立方程)

3)處理對象;(數據挖掘對象類型繁多)

4)處理結果。(數據挖掘的結果不易解釋，著眼于預測未來，并提出決策建議)

(3)數據挖掘步驟

網絡信息挖掘具體步驟如下：

1)確立目標樣本。

2)提取特征信息。

3)網絡信息獲取。

4)信息特征匹配。

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（責任編輯：gx）

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