1、“.....数据挖掘技术统计分析应用的研究原稿。数据挖掘技术的途径数据挖掘的般过程。数据挖掘的过程般可分为数据选取数据预处理数据转换数据挖掘模式解释和知识说不准等知识的作用等等。数据挖掘的常用方法。数据库中的记录可被化为分系列有意义的子集,即聚类。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。概念描述功能。概念描述就是对类对象高,其精度的复杂性越高,其精确化能力便越低,这就意味着模糊性越强,利用模糊集合理论进行数据挖掘的方法有模糊模式识别,模糊聚类,模糊分类和模糊关联规则等。可视化技术。可视化技术是种图形显示技术,例如,把数据挖掘技术统计分析应用的研究原稿支持为体,利用数据库,数据仓库技术存储和管理数据,利用统计学方法和人工智能分析数据......”。

2、“.....可以使统计学适应大数据时代数据量的变化,挖掘出更多更有意义的数据信息,值得欣慰为特征性描述和区别性描述,前者描述类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。偏差检测功能。数据库中的数据常有些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。统计分析法。利用统计学原理对数据库中的数向应用深度和范围广度上扩展。在工业生产中的应用。在生物与医学中的应用。数据挖掘与统计学的关系数据挖掘是个年轻的领域,从技术上讲,数据挖掘集人工智能,统计学,数据库管理,数据仓库,可视化,并行计算。决策论方法是利用信息论的原理建立决策树。由于该方法最后获得的知识表示形式是决策树,所以般文献中称它为决策树方法,该类方法的实用效果好,影响较大。聚类功能。数据库中的记录可被化为分系列有意义的子集,即聚类......”。

3、“.....数据挖掘技术的途径数据挖掘的般过程。数据挖掘的过程般可分为数据选取数据预处理数据转换数据挖掘模式解释和知识说不准等知识的作用等等。数据挖掘的常用方法。数据挖聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。概念描述功能。概念描述就是对类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分数据挖掘是智能化统计。统计工作中应用数据挖掘是十分有必要的,数据挖掘可以说是统计工作借助于信息技术的发展延伸。数据挖掘的新特征推动统计学进步发展。数据挖掘处理有以下特征数据量大且维数高,数据结构复杂化,指导商业行为或辅助科学研究。在工业生产中的应用。在生物与医学中的应用。数据挖掘与统计学的关系数据挖掘是个年轻的领域,从技术上讲,数据挖掘集人工智能......”。

4、“.....数据库管理,数据仓库,可视化,并行计算。决中的应用。关键词数据挖掘技术统计工作应用数据挖掘的概况数据仓库的概念。数据仓库是种管理技术,它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数据集成到起,为决策者提供各种类型的,有效的数据分析,起到决策支持据进行分析,能得到各种不同的统计信息和知识,它是门独立的学科,也作为数据挖掘的大类方法,包括常用统计,相关分析,回归分析,差异分析,聚类分析,判断分析。模糊数学法。模糊性是客观存在的,当系统的复杂性越聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。概念描述功能。概念描述就是对类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分支持为体,利用数据库,数据仓库技术存储和管理数据,利用统计学方法和人工智能分析数据......”。

5、“.....可以使统计学适应大数据时代数据量的变化,挖掘出更多更有意义的数据信息,值得欣慰化等,数据挖掘的各种特征推动统计工作结合计算机技术进步发展。统计工作中应用数据挖掘技术的适应性分析综合应用型强。数据挖掘技术是种能满足统计数据者特性数据需要的,综合应用型强的技术手段,不断促进统计工作数据挖掘技术统计分析应用的研究原稿策支持为体,利用数据库,数据仓库技术存储和管理数据,利用统计学方法和人工智能分析数据,对数据挖掘技术在统计工作中应用的研究,可以使统计学适应大数据时代数据量的变化,挖掘出更多更有意义的数据信息,值得欣支持为体,利用数据库,数据仓库技术存储和管理数据,利用统计学方法和人工智能分析数据,对数据挖掘技术在统计工作中应用的研究,可以使统计学适应大数据时代数据量的变化......”。

6、“.....值得欣慰声的,模糊的,随机的数据中,提取隐含在其中的,人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘是种从大型数据库或数据中提取隐藏的预测性信息的新技术,它能开采出潜在的模式,找出最有价值的信息。信息论方法是利用信息论的原理建立决策树。由于该方法最后获得的知识表示形式是决策树,所以般文献中称它为决策树方法,该类方法的实用效果好,影响较大。数据挖掘技术统计分析应用的研究原稿。数据挖掘是智能的作用。数据仓库概念的创始人在建立数据仓库书中指出数据仓库是面向主题的,集成的,稳定的,随时间变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程。数据挖掘的基本原理。数据挖掘就是从大量的,不完全的,有噪聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学......”。

7、“.....概念描述就是对类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分。数据挖掘技术统计分析应用的研究原稿。摘要文章主要分析了数据挖掘的相关信息技术,数据挖掘技术应用到统计工作中就显得尤为必要。该文主要分析了数据挖掘的概念和功能与工作过程,工作方法,应用简介与在实际向应用深度和范围广度上扩展。在工业生产中的应用。在生物与医学中的应用。数据挖掘与统计学的关系数据挖掘是个年轻的领域,从技术上讲,数据挖掘集人工智能,统计学,数据库管理,数据仓库,可视化,并行计算。决策化,数据类型多样化等,数据挖掘的各种特征推动统计工作结合计算机技术进步发展。统计工作中应用数据挖掘技术的适应性分析综合应用型强。数据挖掘技术是种能满足统计数据者特性数据需要的,综合应用型强的技术手段,化统计......”。

8、“.....数据挖掘的新特征推动统计学进步发展。数据挖掘处理有以下特征数据量大且维数高,数据结构复杂化,数据类型多样数据挖掘技术统计分析应用的研究原稿支持为体,利用数据库,数据仓库技术存储和管理数据,利用统计学方法和人工智能分析数据,对数据挖掘技术在统计工作中应用的研究,可以使统计学适应大数据时代数据量的变化,挖掘出更多更有意义的数据信息,值得欣慰数据挖掘的常用方法主要包括关联分析,聚类分析,分类分析,分布分析与趋势预测。数据挖掘的方法归纳学习法。归纳学习方法是目前重点研究的方向之,研究成果众多。从采用的技术上看,分为两类信息论方法和集合论方法向应用深度和范围广度上扩展。在工业生产中的应用。在生物与医学中的应用。数据挖掘与统计学的关系数据挖掘是个年轻的领域,从技术上讲......”。

9、“.....统计学,数据库管理,数据仓库,可视化,并行计算。决策的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。偏差检测功能。数据库中的数据常有些异常记录,从数据库中检测这些偏数据库中多维数据变成多种图形,这对于揭示数据中内在本质以及分布规律起到很强的作用,对数据挖掘过程可视化,并进行人机交互可提高数据挖掘的效果,可视化方法有以下几种提取几何图元,绘制,显示和演放。聚类功能据进行分析,能得到各种不同的统计信息和知识,它是门独立的学科,也作为数据挖掘的大类方法,包括常用统计,相关分析,回归分析,差异分析,聚类分析,判断分析。模糊数学法。模糊性是客观存在的,当系统的复杂性越聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件......”。