西湖的诗句(精选5篇)

1、钱塘湖春行,唐代:白居易,孤山寺北贾亭西,水面初平云脚低。几处早莺争暖树,谁家新燕啄春泥。乱花渐欲迷人眼,浅草才能没马蹄。最爱湖东行不足,绿杨阴里白沙堤。

3、饮湖上初晴后雨二首·其二,宋代:苏轼水光潋滟晴方好,山色空蒙雨亦奇。(蒙通:濛)欲把西湖比西子,淡妆浓抹总相宜。

关键词:供电企业;客户细分;大数据

一、引言

二、客户细分的内涵及意义

客户细分是指通过有效收集、归类和分析各方面的需求,定义不同属性与行为特征的客户群,对客户价值、客户风险进行评估。依据评估结果将客户划分为不同的类别,并对其进行管理,同时,针对不同的客户群体为客户提供个性化服务[1]。通过客户细分,企业可以更好的识别不同的客户群体,区别对待不同的客户。客户细分作为一项先进的客户关系管理手段,在以客户为中心的商业经济的今天有着非凡的意义。

而客户细分所用到的技术就是数据挖掘(DataMining),所谓的数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、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[2]。运用数据挖掘技术可以分析客户的更多信息,捕捉更多有价值的信息,有效研究客户行为特征,实现对客户群体的精细化分解,利于为客户提供差异化服务,合理优化资源配置,实现良好的客户关系管理。

三、供电企业客户细分现状

1.现有电力客户划分方法[3]

(1)定性划分,主要包括以下几类:

根据用电部门属性分为工业、农业、交通运输和市政生活用电,每一大类又可划分为若干小类;

根据用电目的分为动力用电、照明用电、电热用电、各种电器仪器设备的操作控制用电、通讯用电;

根据客户重要性分为一类负荷、二类负荷、三类负荷。一类负荷是关系国民经济命脉及人民生命财产安全或停电会对其造成重大损失;二类负荷指其在国民经济中的地位不如一类负荷,但停电对其造成的经济损失也不小;三类负荷指其在国民经济中的地位不高,与人民的生命财产安全关系不大,中断其供电造成的损失较小。

根据负荷大小分为最大负荷,平均负荷和最小负荷。

(2)定量划分,主要包括以下几类

根据用电属性或用电行业分类,对用电量的大小和增长率进行高低排序,从而进行客户分类。

根据客户每月用电量、用电量同比增幅大小进行分类。

根据客户缴纳电费多少进行统计分析,从而找出重要客户。

根据电价高低进行排序,找出高于平均电价的客户群。

根据客户装接容量进行分类。

2.现有电力客户划分方法存在的问题

(1)分类指标简单

一方面,电力客户细分主要以定性分类方法为主,定性分类以便于市场管理为目的,没有综合考虑客户的经济价值;另一方面,使用定性分类对客户细分的主观性较强,不能对客户进行全面了解,划分客户的标准比较模糊,很难找出客户之间的差别,不能对客户进行精确划分。

(2)可操作性较差

一方面,现行定量分类和定性分类方法都主要考虑客户的社会属性,未充分评价客户的经济行为,其操作欠缺实际意义;另一方面,传统的分类方法都是非智能计算方法,随着大数据的发展,客户数据越来越复杂,传统方法很难科学规范的分析客户数据,适应现代电力营销需要解决的诸多问题。

结合以上分析,可以看出我国电力客户细分有了一定的基础,但也存在一些问题,不能适应快速发展的客户需求,这些也是本文所要解决的关键问题。

四、电力行业的大数据趋势

1.电力行业大数据分析的必要性

在电力行业,随着智能电网建设的不断深入和推进,电网运行产生的海量信息呈指数级增长,采集点越来越多,常规的调度自动化系统数十万点,而配用电、数据中心将达到百万甚至千万级。如果能充分利用这些实际数据,对其进行深入分析,便可以提供大量的高附加值服务,这些增值服务将有利于客户用电行为分析与客户细分、企业精细化运营管理等。

2.电力行业大数据分析的重要性

近年来,国家电网和南方电网用于电网的线路和变电站等方面的建设及管理投入逐渐增大,催生了庞大的电力信息化市场。随着电力智能化的发展,与IT行业嫁接,运用大数据等手段对电网进行实时监控和调节,已经成为时下发展的趋势。智能化电力系统应用范围拓宽,将产生大量的数据,目前电力行业面临的问题已经不是简单的数据量的题,而是如何从海量的数据中识别可用的数据,评估潜在的价值,以及电力信息化过程中的安全问题。

五、大数据下供电企业的客户细分

1.客户细分体系架构

规划好客户细分体系能帮助我们理清客户细分的目的与思路以及为什么要进行客户细分,应该如何进行客户细分等问题。本文将整个客户细分体系分为五个层次:

基础数据平台层:弄清楚哪些平台可以对客户细分提供数据支持与功能支持。如营销系统、决策支持平台等。

客户细分管理层:根据业务需求,确定分析的业务场景,如电费回收场景、停电风险场景等。

细分结果分析层:对得出的细分结果进行充分分析,进而得出群中的客户是否符合业务逻辑,分出的群体特征是否符合该群体的所有特征,以及产生的该群体对群内客户会产生什么影响等。

细分结果查询层:让业务人员与业务专家可以查询到细分结果,在实际应用过程中验证分析结果的有效性,通过反馈意见对模型进行调优,使模型更加完善。

细分结果应用层:主要体现客户细分模型的价值与应用,通过细分结果对业务进行指导,从而满足差异化服务的需求。

2.客户细分

(1)高价值客户

(2)停电敏感客户

停电敏感客户细分是从部分已经表现出的敏感客户出发,研究各方面属性信息中的规律,并以此规律建立模型,用来判断全体客户的停电敏感程度。再将停电敏感度分数从高到低进行排列,划分不同等级的客户敏感度。根据各个分数段的模型预测提升度,将客户分为四个群体:潜在高敏感客户群、潜在次高敏感客户群、潜在普通客户群、潜在低敏感客户群。

(3)欠费风险客户

欠费风险客户细分是从部分已经发生违章用电的客户出发,根据其违章用电次数研究各方面属性信息中的规律,并以此规律建立模型,用来判断全体客户的电费回收风险程度。根据风险分数从高到低进行排列,划分不同等级的电费回收风险。根据各分数段的模型预测提升度,将客户划分为四个群体:电费回收高风险用户、电费回收中风险用户、电费回收普通风险用户、电费回收低风险用户。

(4)服务渠道敏感客户

(5)用检风险客户

用电检查主要针对非居民用户,采用决策树和平衡积分卡预测模型,得出用检不合格的风险分数。针对违约风险和窃电风险,分析客户各方面属性数据,挖掘典型的属性字段并结合业务经验建立风险评分卡。通过风险系数评分,将用检风险客户分为以下几类:用检不合格高风险群、用检不合格次高风险群、用检不合格普通风险群、用检不合格偏低风险群、用检不合格低风险群。

六、结束语

参考文献:

[1]汤兵勇.客户关系管理[M].北京:高等教育出版社,2007,36-39.

关键词:中专护理实习带教教师素质

中等职业学校护理专业知识的学习按照教学大纲的要求包括理论知识的传授和在医疗机构实习阶段的学习,二者缺一不可。护理专业学生经过在校学习后基本掌握了一些理论知识,对临床护理技能也有了一定了解,护理生还要经过临床教学实习阶段,临床实习是护理教学的重要组成部分,是对书本知识的强化和补充,也是护理生毕业后适应临床工作的必不可少的环节。

我就带教教师在实习指导中应具备哪些素质提出以下几点意见。

一、带教教师要具有过硬的理论知识

护理学是一门飞速发展的学科,对带教老师理论知识的要求越来越高。教师要获得最先进的护理专业知识,掌握最新的护理理念和临床各种常见疾病、多发病的病因、症状、治疗、护理常规及学科最新发展动向,不断充实和完善知识结构。不同的病例需要采用不同的护理措施,同时结合患者的自身特点进行护理方能达到较好的治疗效果[1]。

现代社会随着医学知识的普及和人们对健康越来越重视,要求临床医护人员有过硬的理论知识,才能指导临床工作,才能在实习教学中教好学生,才能对病人及家属提出的各种疾病的病因、发现机制、临床表现、诊断及治疗等各方面的问题做出正确、合理、恰如其分的解释,维护好护患关系。

二、带教教师要具备熟练的临床操作技能

现代职业教育对实际操作能力的培养越来越重视,有的实习指导教师往往理论过硬,知识的传授讲理论强于实践,实际动手操作能力不强,教出的学生技能水平不过硬,这就要求带教教师具备熟练的临床操作技能。

带教老师要拥有标准化、规范化、娴熟的操作技能和精准的护理技艺。护理生在学校学习的是正规的标准化操作,到临床如果发现有的带教老师的操作与曾经所学的方法有较大差别,则会感到无所适从,影响以后的操作习惯,因此带教老师的操作必须标准、规范,尤其是对刚刚踏入临床的护理生更重要。带教教师平时要加强训练,对一些常规性的护理操作要达到熟练的标准程度,如静脉输液法、胃肠减压技术、无菌技术、留置导尿心肺复苏、各种抢救仪器的使用等,严格按操作规程进行操作,能用护理程序和工作方法解决病人存在或潜在的医护问题和健康问题,对自己和患者负责。

三、带教教师要有良好的人际沟通能力和职业道德

护士的人际沟通是医疗护理工作中护患、医护、护护及与医院内其他工作人员的交际和沟通,对于提高护理质量、改善服务态度有积极影响。因此,护士在自身心理健康的同时,要提高自身修养,在与病人及其他人员的接触交往中,起到中介、调整、沟通和作用。

在护理实习中,带教教师还要有良好的职业道德,具备良好的伦理道德,为学生树立榜样。护理工作的特殊性和神圣性决定了护士要有良好的思想道德素质,具有爱祖国,爱人民、热爱护理事业、为人类健康服务的奉献精神;具有高度的责任心、同情心和爱心,坚持救死扶伤,预防疾病,实行社会主义的医学人道主义,具有全心全意为人民服务的护理道德基本素质;具有忠诚的品格、慎言守密和慎独修养的高尚的情操,具有良好的人际关系,以及团结友爱、合作共事的互助精神。

四、带教教师要指导学生独立思考,培养学生发现问题、解决问题的能力

带教教师不仅要亲自示教学生,手把手教学,还要培养学生的独立思考能力、主动学习操作技能,不是被动地等教师教,要提高学生在实习过程中发现问题、解决问题的能力。在护理工作中我们经常遇到一些突况,这些情况是书本上没有的,也是教师从未教过的,有的同学能够处理好,有的同学处理得不是很好。带教教师在平时的实习教学中,要培养学生自主学习、独立思考的能力,遇到问题先让学生多想一想怎么处理,而不是直接告诉学生怎么做。

五、带教教师要具备一定的管理能力

中等专业学校的学生普遍存在年龄小思想不成熟、理论知识不扎实、社会适应能力差、随意性强等特点。带教老师要很好地掌握这些特点并有针对性地运用不同方法进行带教。

带教老师应全面掌握护理程序、护理质量、护理新技术、新业务和整体业务,并按护理生的实际情况分组,每组设一名小组长,平时由组长管理组员,带教教师向组长了解学生情况,必要时亲自了解每一位学生的学习情况,做到心中有数,因人带教。实习结束时,要对护理生进行考核,同时对自己考核,并做好考核记录,以便提高带教能力。

【关键词】护理;服务;认真

随着医学护理模式的转变,由原来的“以疾病为中心”转变为“以患者为中心”,这就对内科护士的整体素质提出了更高的要求。内科以患者起病急、病情重、病情变化快为特点,所以对护士的素质要求很高。不仅要求护士具有丰富的医学理论知识,熟练的护理操作技术,还必须加强自身的道德修养,提高思想道德素质、科学文化素质、专业素质、身体心理素质,用丰富的知识来武装自己才能适应飞速发展的医学护理需要。

[关键词]数据库保护模式缺陷邻接权

一、我国目前保护数据库的法律依据

数据库是指经系统或有序的安排,可通过电子或其他手段单独加以获取的作品数据或其他独立材料的集合。美国H.R.2652法案将其称为“信息集合体”(collectionofinformation)。由于各国法学界已经习惯使用“数据库”这一名称,所以现在还是继续沿用。但是这一概念并不等同于计算机软件行业所称的“计算机管理系统”或“计算机应用系统”。

由于电子数据库是以数字化的方式储存信息资料,数字信息具有复制便捷、快速的特点而且复制件与原件的品质不差分毫,因此其被侵害的几率远较传统储存介质要高得多,在网络环境下,对电子数据库的侵害可能性更大,因此数据库在网络环境下比以往更有受法律保护的必要。随着全球范围内互联网的迅速发展,网络空间对数据库信息的需求激增,围绕数据库的开发已经形成了一个巨大的产业部门,我国数据库产业也在同步蓬勃发展,如何对数据库开发制作者提供有力的法律保护,是当前一个急需解决的重要问题。

到目前为止,我国没有关于数据库保护的专门立法,而在现行法律框架之下,能够为数据库提供法律保护的依据主要有两个:

1.根据我国《著作权法》第14条的规定:“汇编若干作品、作品的片段或者不构成作品的数据或者其他材料,对其内容的选择或者编排体现独创性的作品,为汇编作品,其著作权由汇编人享有,但行使著作权时,不得侵犯原作品的著作权。”一些数据库制作者通过主张自己的数据库具有独创性,构成汇编作品而寻求著作权法的保护;

2.根据我国《反不正当竞争法》第二条的规定:“经营者在市场交易中,应当遵循自愿、平等、公平、诚实信用的原则,遵守公认的商业道德。”对一些不具备独创性的数据库,数据库制作者可以据此对一些擅自盗用他人数据库的行为,请求法院认定为不正当竞争行为而予以制止。

二、各种不同的数据库法律保护模式存在的缺陷

从各国这十几年来的立法和司法实践来看,对数据库提供法律保护,最常见的模式有著作权保护模式、反不正当法保护模式和“特殊权利”保护模式。但是,各种保护模式在数据库问题上都暴露出一定的缺陷和局限性。

1.以著作权模式进行保护的缺陷

(1)著作权模式只能对有独创性的数据库提供保护,对无独创性的数据库无法提供有力的保护。根据对数据库中的信息选择和编排是否具有独创性,数据库可以分成有独创性的数据库和没有独创性的数据库,著作权法第十四条只能对有独创性的数据库提供著作权保护。对于现实中的大部分数据库来说,它们往往达不到著作权法要求的独创性条件。

①事实性数据库在信息资料的选择上缺乏独创性。在我们常用的数据库中很多属于事实性数据库,比如证券交易系统数据库,他们收集的往往是大量的事实数据、公共信息或超过著作权保护期限进入公有领域的作品信息。特别是对一些大全型的数据库来说,其数据信息收集得越全面、越完整,那么它的选择性就越小,就越缺乏独创性,如果某个数据库在收集时穷尽了某类信息,那它根本就没有独创性而无法获得著作权保护。但是数据库的内容越全面,才越有使用价值和商业价值,而数据库制作者所投入的人力、物力、财力也越多,却越得不到著作权保护。

②大量电子数据库的编排方式也不具有独创性。因为数据的编排方式和检索方式如字母顺序、笔画顺序、数字顺序大部分都已成为公共常识,数据库开发中可供发挥创造力的空间十分有限,加之要考虑用户的使用习惯和便利法则,很多数据库的编排方式往往最为用户熟悉的,最为大家普遍采用的常识性方式,过分追求与众不同、有独创性编排结构的数据库反而不受用户的欢迎。

不具有独创性的数据库在网络环境中是非常普遍地存在的,但著作权法对于这些数据库,在保护上却无能为力。因此,人们应当寻求对非独创性数据库著作权法之外的法律保护模式。

2.以反不正当竞争模式进行保护的缺陷:

尽管在理论上反不正当竞争法能对数据库提供法律保护,弥补著作权保护的缺陷,在司法实践中,也通过适用一般条款给予了数据库知识产权保护,但是由于反不正当竞争法保护所固有的原则性、模糊性或不确定性的特征,数据库的反不正当竞争法保护模式与著作权法保护模式一样存在缺陷,主要表现为:

(1)在反不正当竞争法下,能够约束的只能是从事同一行业的经营者,即有竞争关系的其他数据库制作者,不能约束到其他人,访问数据库并为个人目的的使用数据库将不构成不正当竞争。但是在实际生活中,数据库产业是依赖于广大用户的付费使用而获利生存的,反不正当竞争法并不能约束这些与数据库制作者没有竞争关系的普通用户。

(2)数据库制作者的权利规定不充分。著作权法、专利法、商标法等都从正面规定了权利人的各项权利,权利内容具体充分。例如,著作权法明确地规定了作者对其作品享有十七项著作人身权和财产权,权利的范围和界限明确,确定性程度高,比较容易得到法律的保护。反不正当竞争法所保护的只是一种利益,这种利益一般不成为权利,因为其尚未达到权利的程度,而且这种利益具有较大的模糊性,其边界比较模糊,范围不易确定,因而保护的力度受到很大限制。

(3)对影响数据库制作者利益的不正当竞争行为的判断标准不明确、操作性较差。反不正当竞争法与知识产权各特别法的关系往往具有补充性和兜底性,模糊性和原则性是不正当竞争认定的固有法律属性或自然属性。因此对数据库的反不正当竞争法保护是通过适用一般条款来实现的,用一般条款来界定不正当竞争行为具有巨大的不确定性,这种高度抽象的、原则性的标准需要法院根据社会情势和个案的情况进行认定,这就决定了对其保护的不确定性和难操作性,数据库制作者的利益往往难以得到反不正当竞争法的明确保护。

3.以“特殊权利”模式保护的缺陷

1996年3月,欧盟各成员国共同签署了《数据库法律保护指令》(以下简称《指令》),要求各成员国为数据库提供双轨保护机制,其中对没有独创性但投入了大量资金、人力和精力开发出来的数据库创设了“特殊权利”的保护模式。但是经过这十多年的实践,人们发现,特殊权利的保护模式也存在一定的缺陷:

(1)对数据库提供“特殊权利”保护的条件难以准确判断。根据《指令》要求,要符合特殊权利的保护条件,该数据库必须是有“实质性投入”,只有对数据库“实质性”的“摘录”和“再利用”,才需要得到数据库制作者的许可。但到底怎么判断是否达到这些标准,在司法实践中却难以把握。

除此之外,还有不少数据库制作者以合同法、商业秘密、专利法甚至商标法的模式对数据库寻求法律保护的依据,但是因为这些模式各有其片面性,都不能对数据库提供全面而有力的保护。因此,探求数据库法律保护模式成为知识产权界讨论的热点问题。

三、确立我国数据库的法律保护模式

1.数据库制作者具有邻接权主体的特征

众所周知,邻接权是随着传播技术的发展而产生的,是对传播者在传播过程中所创造的劳动成果的保护。传播技术的突飞猛进为各种信息的传播提供了可能,被传播的信息也不再局限于作品。因此,邻接权不再是传统意义上的作品传播者权,而应该是信息传播者权。我国著作权法所规定的出版者权即版式装帧设计权不受出版的作品是否受著作权保护的影响;录音录像制作者权也不以录制的必须是作品为条件;广播组织不因其所制作的节目不具有独创性而不享有相应的邻接权。同样,数据库所收集的信息不论是有著作权的作品,还是无著作权的事实信息、公共信息以及超过了保护期限进入公有领域的作品,都不会影响数据库制作者是信息传播者的身份。

2.数据库权的客体具有邻接权客体的特征

邻接权重点保护的是传播者在传播活动中的劳动和投资,不需要去费力解释和判断所谓独创性的问题。无独创性的数据库只是类似录音录像制品一样的“制品”,重点保护的是制作者因投入而形成的劳动成果。数据库只是一种信息的集合体,在性质上也是其制作者投入人力、物力、财力而形成的劳动成果,应与录音录像制品、版式装帧设计、广播电视节目具有相同的法律地位。

3.数据库权的内容具有邻接权内容的特征

邻接权的核心内容是邻接权人的财产权利。而数据库权利人需要保护的也不是他的精神权利,他更关心的是如何收回投资。用邻接权模式保护数据库,就足以解除数据库制作者的后顾之忧,并对对数据库制作者的投入产生激励作用。

4.邻接权模式可以较好地解决数据库制作者与社会公众的利益平衡问题

邻接权人只能限制他人直接使用其传播行为形成的制品,并不能限制他人从公有领域或其他渠道获取各种作品信息。同理,数据库制作者取得的也只是禁止他人通过特定数据库获取和利用数据的权利,而同一数据作为公有信息在数据库外的任何存在都不受垄断。任何人通过数据库外其它途径获取公有信息,权利人不得以任何方式加以制止。所以权利人“垄断”的只不过是通过特定数据库获取数据的途径,绝不是数据本身。数据库权利人既可以通过这种邻接权保护赢得正当收益,同时也不会阻碍信息在数据库之外的正常流通。

THE END
1.数据挖掘类文章属于什么类型mob64ca12e83232的技术博客数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含的、有用信息和知识的过程。它涉及统计学、机器学习、数据库技术等多门学科,因此数据挖掘类文章通常属于数据分析、机器学习和统计学等类别。本文将介绍数据挖掘的基本概念,并结合具体的代码示例,展示如何使用Python进行简单的数据挖掘任务。 https://blog.51cto.com/u_16213397/12827058
2.数据挖掘(Datamining)是指从大量的存储数据中利用统计情报检索定义强调:①从大量的存储数据中利用统计、情报检索、模式识别、在线分析处理和专家系统(依靠过去的经验)等方法或技术;②发现隐含在其中、事先不知道但又是潜在有用的信息和知识。 A项中,某零售企业分析上一年度消费者购物行为,做出及时有效的调整,使得销售量增加,即通过大量的存储数据中利用统计、分析等方法或技术,https://tiku.baidu.com/tikupc/singledetail/2e2a0e2acfc789eb172dc82e
3.大数据与分析:数据挖掘概念及流程数据挖掘是一个从大量数据中提取有价值信息或模式的过程,它依赖于统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等多个领域的知识和技术。以下是数据挖掘的概念及其流程的详细解释: 一、数据挖掘的概念 数据挖掘(Data Mining)是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行自动分析,以揭示数据中的隐藏模式、未知的相关性和其他有https://blog.csdn.net/NSAcbba/article/details/143417836
4.《大数据导论》知识点14——数据挖掘二、数据挖掘的步骤(6个) 三、数据挖掘系统的组成 四、数据挖掘的对象 五、数据挖掘的价值 1、技术价值 2、商业价值 3、行业价值 4、社会价值 一、数据挖掘的概念 数据挖掘称为数据库中的知识发现,是从大量数据中提取出对人们有用的信息的过程。 二、数据挖掘的步骤(6个) 1、数据清洗2、数据集成3、数据转换https://zhuanlan.zhihu.com/p/540228352
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14.30个学习大数据挖掘的重要知识点!建议收藏Python研究者下面是一些关于大数据挖掘的知识点,今天和大家一起来学习一下。 1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有:广义知识,关联知识,类知识,预测型知识,特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有:Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般https://www.cnblogs.com/chenlove/p/13683620.html
15.利用数据挖掘的知识挖掘方法?Worktile社区数据挖掘是一种从大量数据中发现并提取有价值信息的方法。在现实生活中,数据挖掘方法被广泛应用于商业、金融、医疗等领域,帮助人们挖掘隐藏在数据中的模式、规律和洞察。本文将从方法、操作流程等方面详细介绍利用数据挖掘的知识挖掘方法。 一、数据挖掘的概述 https://worktile.com/kb/ask/85519.html
16.专论以往中医航海图的绘制,是将大量医籍或临证记录通过摘抄等方法提取特征数据,而后主要是靠“悟性”与渊博的知识来提炼升华而成。但受到古医籍存在方式和个人占有量和可阅读量的限制,以及有效数据提取和融合加工能力的制约,绝大多数中医的航海日志的有效信息并没有得到系统提取利用,而对于隐藏在大量混杂数据中的知识,也https://zynj.shutcm.edu.cn/2019/0626/c4375a110405/page.htm
17.科学网—知识发现与数据挖掘的关系知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节,从原始数据中提炼出有意义的、简洁的知识,直接向使用者报告。基于数据库的知识发现(KDD)和数据挖掘还存在着混淆,通常这两个术语替换使用。KDD表示将低层数据转换为高层知识的整个过程。 KDD简单定义为:KDD是确定数据中有效的、新颖的、潜在有用的、基本可理解的模式https://blog.sciencenet.cn/blog-280034-600896.html
18.什么是数据挖掘的流程?一步步带你掌握数据挖掘的完整过程数据挖掘已经成为现代商业和科技领域中不可或缺的一部分。它不仅帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,还为决策提供了有力的支持。本文将带你详细了解数据挖掘的完整流程,从商业理解到模型部署,帮助你逐步掌握这一复杂而有趣的过程。 1. 商业理解 数据挖掘的第一步是商业理解,即明确业务目标和问题,理解项目需求。https://www.cda.cn/view/204893.html