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Zxzl789
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1、基于大量数据:并非说小数据量上就不可以进行挖掘,实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是,一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律,另一方面来说,小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。2、非平凡性:所谓非平凡,指的是挖掘出来的知识应该是不简单的,绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算,我发现了一个有趣的现象,到本场比赛结束为止,这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合!”那种知识。这点看起来勿庸赘言,但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。3、隐含性:数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识,而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具,例如报表和OLAP,完全可以让用户找出这些信息。4、新奇性:挖掘出来的知识应该是以前未知的,否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识,才可以帮助企业获得进一步的洞察力。5、价值性:挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”,看起来神乎其神,却什么用处也没有。这只是一种误解,不可否认的是在一些数据挖掘项目中,或者因为缺乏明确的业务目标,或者因为数据质量的不足,或者因为人们对改变业务流程的抵制,或者因为挖掘人员的经验不足,都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明,数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

论文数据采集工具有哪些特点和不足

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lh1992

应该说主要有几种途径,一是对原始纸质数据、电子数据(表格、图形文件、遥感影像、航片等)的矢量化,二是利用卫星、飞机、各种采集仪器(全站仪、GPS数据采集车等)直接采集数字化的数据。地理信息系统的特征 由于建立地理信息系统的目标、用途、区域等不同,地理信息系统有多种分类,如基础地理信息系统、资源调查信息系统、城市(或工程)管理信息系统、土地管理信息系统、人口统计信息系统、防洪防汛管理信息系统及其他专题信息系统,还有全球的、区域的和局部的地理信息系统等。但是,不管是基础的或专题的信息系统还是综合应用的信息系统,也不论系统规模大或小,其基本组成都是相同的: ①数据输入; ②数据的存贮、编辑和数据库管理; ③数据的运算、查询、检索和分析 ④信息应用; ⑤数据输出和显示。 ⑥数据更新。 为了满足对所涉及对象各类要素空间分布和相互关系的研究要求,地理信息系统必须具备以下基本条件: ①公共的地理定位基础。即所有的地理要素,要在一个特定投影和比例的参考坐标系统中进行严格的空间定位。 ②信息源输入的数字化和标准化。为对来自系统外部的多种来源、多种形式的原始信息由外部格式转换成便于计算机进行分析处理的内部格式,必须对这些原始信息予以数字化和标准化。即对不同精度、不同比例尺、不同投影坐标系统且形式多类的外部信息运用数字化设施依统一的坐标系和统一的记录格式进行模式转换、坐标转换等,形成数据文件,存入数据库内。 ③多维数据结构。由于地理信息不仅包括所研究对象的空间位置,也包括其实体特征的属性描述,同时还有明显的时序特征。因此,地理信息系统的空间数据组织形式应是一个由空间数据(三维空间坐标及其拓朴关系)、属性数据及时态数据所组成的多维数据结构。 此外,地理信息系统还具有如下特征: ⑴具有采集、管理、分析和以多种方式输出地理空间信息的能力,具有空间性和动态性。 ⑵为管理和决策服务,以地理模型方法为手段,具有区域空间分析、多要素综合分析和动态预测能力,产生决策支持信息及其它高层地理信息。 ⑶由计算机系统支持进行地理空间数据管理,并由计算机程序模拟常规的或专门的地理分析方法,作用到空间数据之上产生有用信息,完成人类难以完成的任务。计算机系统的支持使得地理信息系统具有快速、精确并能综合地对复杂的地理系统进行空间和过程的动态分析。 所以,GIS的功能决不仅仅限于对现实世界中地理空间数据的采集、编码、存储、查询和检索,而是现实世界的一个抽象模型,它比由地图表达的现实世界模型更为丰富和灵活, 用户可以按应用的目的观察提取这个现实世界模型各方面的内容,也可以量测这个模型所表达的地理现象的各种空间尺度指标,更为重要的是可以将自然发生的或者思维规划的动态过程施加在这个模型之上,取得对人为和自然过程的分析和预测信息,从而有助于做出正确决策
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ouyangkeguan

EXCEL:最常见的数据分析软件,会的人比较多,功能也比较齐全,操作比较简单,可以分析,可以制图(图表类型也不少)等等,不过一旦数据量大了,EXCEL比较卡,确实有点浪费时间。SPSS:可以分析数据,可以做一些数据模型,但需要企业人员有一定的数据和统计基础,上手相对难些,用好了很不错。BDP个人版:有数据接入、数据处理、可视化分析等功能,操作简单,功能也比较齐全,数据图表效果也很好,主要数据可以实时更新,节省了很多重复分析的工作。不过BDP免费版接入的数据容量有限,这也是一个问题,除非要花费买容量咯。可以根据这些特点,选择适合企业的~
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dy_ai

强烈推荐楼主下载FineBI!从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为,大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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zjk_lf

除了EXCEL 数据分析用的多的有以下几个软件,你看看你们公司符合哪个SPSS(StatisticalProduct and Service Solutions),“统计产品与服务解决方案”软件,是数据定量分析的工具,适用于社会科学(如经济分析,市场调研分析)和自然科学等林林总总的统计分析,国内使用的最多,领域也多。SPSS就如一个傻瓜相机,界面友好,使用简单,但是功能强大,可以编程,能解决绝大部分统计学问题,适合初学者。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于缺少稳健和调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。SAS是全球最大的软件公司之一,是全球商业智能和分析软件与服务领袖。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎,也正是基于此,它是最难掌握的软件之一,多用于企业工作之中。SAS就如一台单反相机,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SAS/Graph模块提供。然而,SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,正所谓“五年入门,十年精通”,最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。R 是用于统计分析、绘图的语言和操作环境,属于GUN系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具,多用于论文,科研领域。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。因此R有很多最新的模型和检验方法,但是非常难自学,对英语的要求很高。R与SAS的区别在于,R是开放免费的,处理更灵活,同时对编程要求较高。
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风清扬-2017

不知道你需要分析的数据类型和你要的结果是什么,所以推荐也不好推荐,当前用的最多的是excel,基本一般的企业足够使用了。如果需要一些相关性分析比较多的,推荐用SPSS软件。满意请采纳!
211 评论(12)

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