金融大数据行业发展分析报告全球及中国金融大数据产业发展前景展望与投资战略规划分析报告

ReportofDevelopmentProspectOutlookandInvestmentStrategyPlanningonGlobal&ChinaFinancialBigDataIndustry(2024-2029)

2024-2029年全球及中国金融大数据产业发展前景展望与投资战略规划分析报告

企业中长期战略规划必备紧跟行业趋势,免遭市场淘汰

服务形式:纸质版+电子版

交付方式:特快专递(2-3天送达)

中文价格:RMB19800(增值税发票)英文版价格咨询客服

客户专线:0755-82925195/82925295

免费热线:400-068-7188售后热线:0755-33013088

报告价值:为行业进入参考、市场调研、战略制定、VC/PE、投资并购、可行性论证、IPO募投可研等领域提供行业全面分析与数据支持,也可根据需求个性化定制报告。

决策投资一定要有前瞻的眼光

赠送价值3000元前瞻数据库会员一年,免费查阅海量宏观经济数据、行业图表。

赠送价值298元“前瞻经济学人APP”SVIP会员一年,免费精品报告、深度行业分析及数据尽在其中。

赠送价值99元“企查猫APP”VIP会员一年,免费查询全国3亿+工商企业信用数据。

免费服务热线

400-0687188

1.1金融大数据产业综述

1.1.1金融大数据概念界定

1、金融大数据的定义

2、金融大数据的特征

1.1.2金融大数据产业生态

1.1.3金融大数据所处行业

1.1.4金融大数据产业监管

1.1.5金融大数据产业标准

1.2金融大数据产业画像

1.2.1金融大数据产业链结构图

1.2.2金融大数据产业链全景图

1.2.3金融大数据产业区域热力

1.3金融大数据研究说明

1.3.1本报告研究范围界定

1.3.2本报告专业术语说明

1.3.4研究方法及统计标准

2.1全球金融大数据产业发展历程

2.1.1全球大数据产业发展历程

2.1.2全球金融大数据发展历程

2.2全球金融大数据市场规模体量

2.2.1全球大数据市场规模体量

2.2.2全球金融大数据市场规模体量

2.3全球金融大数据市场供需现状

2.3.1全球大数据储量规模

2.3.2全球大数据商业模式

1、大数据内生型价值模式

2、大数据外生型价值模式

3、大数据寄生型价值模式

4、大数据产品型价值模式

5、大数据云计算服务型价值模式

2.3.3全球大数据应用现状

2.3.4全球金融大数据发展现状

2.3.5全球金融大数据细分市场概况

2.4全球金融大数据企业及竞争力

2.4.1全球金融大数据市场竞争格局

2.4.2全球金融大数据市场集中度

2.4.3全球金融大数据投融资与并购

2.5全球金融大数据区域发展格局

2.5.1全球金融大数据区域发展格局

2.5.2国外金融大数据发展经验借鉴

2.6全球金融大数据重点区域市场

2.6.1重点区域金融大数据市场概况——美国

1、美国金融大数据行业政策规划

2、美国金融大数据行业规模

3、美国金融大数据行业市场结构

4、美国金融大数据行业竞争格局

2.6.2重点区域金融大数据市场概况——欧洲

1、欧洲金融大数据行业政策规划

2、欧洲金融大数据行业规模

3、欧洲金融大数据行业市场结构

4、欧洲金融大数据行业竞争格局

2.6.3重点区域金融大数据市场概况——日本

1、日本金融大数据行业政策规划

2、日本金融大数据行业规模

3、日本金融大数据行业市场结构

4、日本金融大数据行业竞争格局

2.7全球金融大数据市场前景预测

2.8全球金融大数据发展趋势洞悉

3.1中国金融大数据产业发展历程

3.2中国金融大数据市场规模体量

3.3中国金融大数据商业运营模式

3.4中国金融大数据市场主体类型

3.4.1中国金融大数据市场参与者类型

1、大数据硬件供应商

2、大数据软件供应商

3、大数据服务供应商

3.4.2中国金融大数据企业数量/名单

3.4.3中国金融大数据企业入场方式

3.5中国金融大数据企业产品布局

3.6中国金融大数据领域投资热度

3.7中国金融大数据项目采购招标

3.7.1金融大数据招标采购概述

3.7.2金融大数据招标采购汇总

3.7.3金融大数据招标采购规模

3.7.4金融大数据招采数据分析

3.8中国金融大数据产业经营效益

3.9中国金融大数据产业发展痛点

4.1中国金融大数据产业竞争态势

4.1.1中国金融大数据企业成功关键因素(KSF)

4.1.2中国金融大数据产业竞争者入场进程

4.1.3中国金融大数据产业市场竞争态势

4.1.4中国金融大数据产业企业集群分布

4.2中国金融大数据产业竞争强度

4.2.1中国金融大数据现有竞争者竞争程度

4.2.2中国金融大数据潜在竞争者进入威胁

4.2.3中国金融大数据产业市场集中度

4.3中国金融大数据企业竞争格局

4.3.1中国金融大数据市场竞争梯队

4.3.2中国金融大数据企业市场份额

4.3.3中国金融大数据企业竞争力对比

4.4中国金融大数据企业融资/IPO

4.4.1中国金融大数据企业融资渠道

4.4.2中国金融大数据企业融资事件

4.4.3中国金融大数据企业融资规模

4.4.5中国金融大数据企业IPO动态

4.5中国金融大数据企业投资/并购

4.5.1中国金融大数据企业兼并重组

4.5.2中国金融大数据企业对外投资

5.1金融大数据技术/进入壁垒

5.1.1金融大数据核心竞争力/护城河——研发+技术+解决方案

5.1.2金融大数据技术壁垒/进入壁垒

5.2金融大数据人才/基础研发

5.2.1金融大数据研发人员数量/科技人才

5.2.2金融大数据技术研发投入/布局方向

1、金融大数据专利申请数量

5.2.4金融大数据科研创新动态/在研项目

5.2.5金融大数据技术研发方向/未来重点

5.3金融大数据设计/成本结构

5.3.1金融大数据项目资金投入

5.3.2金融大数据产业价值链图

5.4中国金融产业数字化现状——数据采集

5.4.1中国金融大数据的产生量

5.4.2中国金融大数据获取方式

5.5中国金融数据价值化现状——数据整理

5.5.1金融数据标注

5.5.2金融数据清洗

5.5.3金融数据脱敏

5.6中国金融大数据软件支持——大数据软件

5.6.1金融大数据软件概述

5.6.2金融大数据软件市场概况

5.6.3金融大数据软件——数据采集与整合软件

1、ETL(Extract、Transform、Load)工具

(1)功能概述

(2)代表企业及产品

(3)应用场景及现状

2、数据采集接口软件

5.6.4金融大数据软件——数据存储与管理软件

1、数据库管理系统(DBMS)

2、数据仓库软件

3、数据湖软件

5.6.5金融大数据软件——数据分析与挖掘软件

1、统计分析软件

2、数据挖掘软件

3、机器学习和人工智能软件

5.7中国金融大数据硬件支持——大数据硬件

5.7.1金融大数据硬件概述

5.7.2金融大数据硬件市场概况

5.7.3金融大数据硬件——服务器

1、服务器概述

2、服务器市场概况

3、服务器供应商格局

4、金融行业服务器招采

5.7.4金融大数据硬件——网络设备(交换机/路由器/防火墙)

1、网络设备概述

2、网络设备市场概况

3、网络设备供应商格局

4、金融行业网络设备招采

5.7.5金融大数据硬件——数据中心

1、数据中心概述

2、数据中心市场概况

3、数据中心供应商格局

4、金融行业数据中心招采

5.7.6金融大数据硬件——数据采集设备(传感器/智能终端等)

1、数据采集设备概述

2、数据采集设备市场概况

3、数据采集设备供应商格局

4、金融行业数据采集设备招采

5.7.7金融大数据硬件——数据存储设备

1、数据存储设备概述

2、数据存储设备市场概况

3、数据存储设备供应商格局

4、金融行业数据存储设备招采

5.7.8金融大数据硬件——数据计算设备

1、数据计算设备概述

2、数据计算设备市场概况

3、数据计算设备供应商格局

4、金融行业数据计算设备招采

5.87金融大数据供应链管理及面临挑战

6.1金融大数据产业细分市场概况

6.1.1中国大数据产业核心领域

6.1.2金融大数据细分市场概况

6.1.3金融大数据细分市场结构

6.2金融大数据细分市场:金融大数据存储与计算

6.2.1金融大数据存储与计算概述

1、数据储存与计算领域概述

6.2.2金融大数据存储与计算市场概况

6.2.3金融大数据存储与计算竞争格局

6.3金融大数据细分市场:金融大数据管理

6.3.1金融大数据管理概述

6.3.2金融大数据管理市场概况

6.3.3金融大数据管理竞争格局

6.4金融大数据细分市场:金融大数据流通/数据交易所

6.4.1金融大数据流通概述

6.4.2各大数据交易所的金融场景数据产品数量

6.4.3各大数据交易所数据供应商集中度

6.4.4各大数据交易所数据供应商区域分布

6.4.6各大数据交易所的金融场景数据产品交付类型

6.5金融大数据细分市场:金融大数据安全

6.5.1金融大数据安全概述

6.5.2金融大数据安全市场概况

6.5.3金融大数据安全竞争格局

6.6金融大数据细分市场战略地位分析

7.1金融大数据应用场景分布

7.1.1金融大数据下游议价能力

7.1.2金融大数据应用市场概况

7.1.3金融大数据应用市场结构

7.2金融大数据应用:银行

7.2.1银行大数据应用场景

1、客户画像

2、精准营销

3、风险管控

4、运营优化

7.2.2银行大数据应用现状

7.2.3银行大数据需求潜力

1、市场发展机遇

2、市场发展挑战

7.3金融大数据应用:证券

7.3.1证券大数据应用场景

1、股价预测

2、客户关系管理

3、投资景气指数

7.3.2证券大数据应用现状

7.3.3证券大数据需求潜力

7.4金融大数据应用:保险

7.4.1保险大数据应用场景

1、客户细分和精细化营销

2、欺诈行为分析

3、精细化运营

7.4.2保险大数据应用现状

7.4.3保险大数据需求潜力

7.5金融大数据应用:信托

7.5.1信托大数据应用场景

1、产品研发与大数据

2、风险管理与大数据

3、财富管理与大数据

4、运营决策与大数据

7.5.2信托大数据应用现状

7.5.3信托大数据需求潜力

7.6金融大数据细分应用战略地位分析

8.1全球及中国金融大数据企业梳理对比

8.2全球金融大数据企业案例分析(不分先后,可指定)

8.2.1IBM公司

1、企业金融大数据业务布局

2、企业金融大数据核心技术

3、企业金融大数据产品体验

4、企业金融大数据业务经营情况分析

8.2.2Teradata公司

4、企业大数据业务经营情况分析

5、企业金融大数据投融资分析

8.2.3Oracle公司

8.2.4Palantir公司

8.2.5ZestFinance公司

8.3中国金融大数据企业案例分析(不分先后,可指定)

8.3.1神州数码信息服务集团股份有限公司

1、企业基本信息

2、企业经营情况及投融资

(1)经营情况

(2)产品结构

(3)销售区域

(4)融资历程/对外投资

3、企业经营资质/能力资质

4、企业研发投入/专利技术

5、企业金融大数据产品/业务布局

6、企业金融大数据客户/中标情况

7、企业发展战略&优劣势

8.3.2北京先进数通信息技术股份公司

8.3.3博彦科技股份有限公司

8.3.4深圳天源迪科信息技术股份有限公司

8.3.5浙江核新同花顺网络信息股份有限公司

8.3.6北京东方国信科技股份有限公司

8.3.7拓尔思信息技术股份有限公司

8.3.8上海大智慧股份有限公司

8.3.9浩云科技股份有限公司

8.3.10深圳市长亮科技股份有限公司

9.1中国金融大数据产业政策汇总解读

9.1.1中国金融大数据产业政策汇总

9.1.2中国金融大数据产业发展规划

9.1.3中国金融大数据重点政策解读

9.1.4各省市金融大数据政策热力图

9.1.5各省市金融大数据政策规划汇总

9.1.6各省市金融大数据发展目标解读

9.2中国金融大数据产业PEST环境分析

9.2.1中国金融大数据技术环境总结

9.2.2中国金融大数据经济环境分析

9.2.3中国金融大数据社会环境分析

9.3中国金融大数据产业PEST分析图

9.4中国金融大数据产业SWOT分析图

9.5中国金融大数据产业发展潜力评估

10.1中国金融大数据产业未来关键增长点

10.2中国金融大数据产业发展前景预测

10.3中国金融大数据产业发展趋势洞悉

10.3.1中国金融大数据产业整体发展趋势

10.3.2中国金融大数据产业监管规范趋势

10.3.3中国金融大数据产业技术创新趋势

10.3.4中国金融大数据产业细分市场趋势

10.3.5中国金融大数据产业市场竞争趋势

10.3.6中国金融大数据产业市场供需趋势

11.1中国金融大数据产业投资风险预警

11.1.1中国金融大数据产业投资风险预警

11.1.2中国金融大数据产业投资风险应对

11.2中国金融大数据产业投资机会分析

11.2.1中国金融大数据产业链薄弱环节投资机会

11.2.2中国金融大数据产业细分领域投资机会

11.2.3中国金融大数据产业区域市场投资机会

11.2.4中国金融大数据产业空白点投资机会

11.3中国金融大数据产业投资价值评估

11.4中国金融大数据产业投资策略建议

11.5中国金融大数据产业可持续发展建议

图表目录

图表1:金融大数据的定义

图表2:金融大数据的特征

图表3:金融大数据产业生态

图表4:金融大数据所处行业

图表5:大数据在《战略性新兴产业分类(2018)》中的分类

图表6:大数据在《数字经济及其核心产业统计分类(2021)》行业中的分类

图表7:《国民经济行业分类(GB/T4754-2017)》中大数据产业归属

图表8:中国金融大数据监管体系建设

图表9:中国金融大数据监管组织机构

图表10:中国金融大数据标准体系建设

图表11:中国金融大数据现行标准汇总

图表12:金融大数据产业链结构示意图

图表13:金融大数据产业链生态全景图

图表14:金融大数据产业链区域热力图

图表15:本报告研究范围界定

图表16:本报告专业术语说明

图表18:本报告研究统计方法

图表19:全球金融大数据产业发展历程

图表20:全球大数据产业发展历程

图表21:全球金融大数据市场规模体量

图表22:2019-2028年全球大数据市场规模及预测(亿美元,%)

图表23:2024-2029年全球金融大数据行业前景预测(单位:亿美元)

图表24:2013-2023年全球大数据储量及其增长情况(单位:ZB,%)

图表25:部分国家大数据战略简介

图表26:全球金融大数据市场发展现状

图表27:全球金融大数据细分市场概况

图表28:全球金融大数据市场竞争格局

图表29:全球金融大数据市场集中度

图表30:全球金融大数据投融资与并购

图表31:全球金融大数据区域发展格局

图表32:国外金融大数据发展经验借鉴

图表33:美国金融大数据产业发展概况

图表34:美国“联邦大数据研发战略计划”内容

图表35:美国金融大数据行业规模(单位:亿美元)

图表36:美国金融大数据行业竞争格局分析

图表37:欧洲金融大数据产业发展概况

图表38:欧洲金融大数据行业规模(单位:亿美元)

图表39:日本金融大数据产业发展概况

图表40:日本金融大数据行业规模(单位:亿美元)

图表41:日本金融大数据行业竞争格局分析

图表42:全球金融大数据市场前景预测(未来五年)

图表43:全球金融大数据发展趋势洞悉

图表44:中国金融大数据产业发展历程

图表45:中国金融大数据产业市场规模体量

图表46:中国金融大数据市场规模走势(单位:亿元)

图表47:中国金融大数据市场参与者类型

图表48:中国金融大数据企业数量/名单

图表49:中国金融大数据企业入场方式

图表50:中国金融大数据企业产品布局

图表51:中国大数据IT应用投资结构(单位:%)

图表52:中国金融大数据招标采购概述

图表53:中国金融大数据招标采购汇总

图表54:中国金融大数据招标采购规模

图表55:中国金融大数据招投标数据分析

图表56:中国金融大数据产业发展痛点

图表57:中国金融大数据行业痛点

图表58:中国金融大数据企业成功关键因素(KSF)

图表59:中国金融大数据产业竞争者入场进程

图表60:中国金融大数据产业市场竞争态势

图表61:中国金融大数据产业企业集群分布

图表62:中国金融大数据现有竞争者竞争程度

图表63:中国金融大数据潜在竞争者进入威胁

图表64:中国金融大数据产业市场集中度

图表65:中国金融大数据市场竞争梯队

图表66:中国金融大数据产业市场竞争格局

图表67:中国金融大数据企业竞争力对比

图表68:中国金融大数据企业融资/IPO

图表69:中国金融大数据企业融资渠道

图表70:中国金融大数据企业融资事件

图表71:中国金融大数据企业融资规模

图表73:中国金融大数据企业IPO动态

图表74:中国金融大数据企业兼并重组

图表75:金融大数据核心竞争力/护城河

图表76:金融大数据技术壁垒/进入壁垒

图表77:金融大数据技术研发投入/布局方向

图表79:金融大数据科研创新动态/在研项目

图表80:金融大数据技术研发方向/未来重点

图表81:金融大数据项目资金投入

图表82:中国金融产业数字化现状

图表83:中国金融大数据的产生量

图表84:中国金融大数据获取方式

图表85:中国金融数据价值化现状

图表86:大数据金融科研创新动态/在研项目

图表87:金融大数据软件概述

图表88:金融大数据软件市场概况

图表89:金融大数据硬件概述

图表90:金融大数据硬件市场概况

图表91:金融大数据供应链管理及面临挑战

图表92:中国大数据产业五大核心领域

图表93:中国金融大数据细分市场概况

图表94:中国金融大数据细分市场结构

图表95:金融大数据存储与计算概述

图表96:金融大数据存储与计算市场概况

图表97:金融大数据存储与计算竞争格局

图表98:金融大数据管理概述

图表99:金融大数据管理市场概况

图表100:金融大数据管理竞争格局

图表101:各大数据交易所的金融场景数据产品数量

图表102:各大数据交易所数据供应商集中度

图表103:各大数据交易所数据供应商区域分布

图表105:各大数据交易所的金融场景数据产品交付类型

图表106:金融大数据细分市场战略地位分析

图表107:中国金融大数据应用市场概况

图表108:中国金融大数据应用市场结构

图表109:中国金融大数据行业市场结构(单位:%)

图表110:银行大数据应用场景

图表111:银行业大数据产品应用分析

图表112:银行大数据应用现状

图表113:每100万美元收入的实际数据用量(单位:GB)

图表114:银行业大数据市场规模(单位:亿元)

图表115:银行大数据需求潜力

图表116:证券业大数据市场规模(单位:亿元,%)

图表117:证券大数据概述

图表118:证券大数据应用现状

图表119:证券大数据需求潜力

图表120:大数据在保险行业的应用分析

略····完整目录请咨询客服

以全景图的方式,简析产业链中的产业分工、供需链和价值链

市场处在高速增长期,是各品牌(厂商)战略扩张的黄金时期

目标市场,全年对某类产品或服务的消费总量

某类产品或服务,在目标市场中,所有厂商的年度销售收入总和

每一类顾客群构成一个子市场,子市场才是发展和竞争的聚焦点

市场总的竞争格局、细分市场竞争格局、Top5厂商市场份额

市场所有厂商总的供给能力,目标市场供需平衡状况

各标杆企业的产品体系、竞争策略、营收规模、市场份额...

需求细化、政策导向变化、技术升级及产品迭代、供应链变化...

横向并购整合机会、纵向产业链延伸扩张机会

新进入者市场进入战略研判、现有企业发展战略升级

*本报告目录与内容系前瞻原创,未经前瞻公司事先书面许可,拒绝任何方式复制、转载。

二十多年来,前瞻产业研究院一直坚持以客户价值实现为导向,追求客户成功和客户满意,并持续不断地改善我们的产品和服务,赢得了大量企业及政府客户的认可与好评,以下是部分客户评价:

6600多个细分行业数据库作支持,1500+家上市企业引用前瞻的数据做招股说明书及募投可研数据支撑,前瞻IPO咨询业务不断获得券商、企业的高度认可。以下是部分引用案例:

二十多年的产业研究底蕴,前瞻产业研究院积累了对中国以及全球每个细分产业市场的敏感洞察与经验,十八万家企业、政府及科研院所累计持续服务的经验与案例,前瞻将继续在细分产业研究、可行性研究、专项市场调研、产业规划布局及产业招商等领域为客户提供高质量的服务,以下是公司部分动态:

二十多年来,前瞻产业研究院一直坚持为客户提供专业的高质量服务,赢得了大量企业及政府客户的认可和好评,先后获得国家商务部指定的大湾区贸易摩擦区域性工作站、深圳市中小企业公共服务示范平台、深圳市南山区高层次创新型人才实训基地、广东省守合同重信用企业等,以下是部分资质证书:

THE END
1.海量数据处理中数据挖掘技术及应用工具探析百客网导读:AI原创突出图片,仅为参考 海量数据处理中的数据挖掘技术与工具是现代信息技术领域的重要组成部分。随着大数据时代的到来,企业和组织每天都面临着处理和分析庞大数据集的挑战。数据挖掘技 AI原创突出图片,仅为参考 海量数据处理中的数据挖掘技术与工具是现代信息技术领域的重要组成部分。随着大数据时代的到来,企业和组https://www.yubaike.com.cn/html/shuju/2024-12-16/370030.html
2.什么是数据挖掘?从基础到应用的全面解析数据挖掘(Data Mining)是从大量数据中提取有价值信息的过程,旨在通过分析和建模来发现数据中的模式、规律或关联性,进而支持决策制定和预测未来趋势。数据挖掘结合了统计学、机器学习和数据库技术等多个领域的知识,是一种综合性的技术。随着大数据时代的到来,数据挖掘的应用愈发广泛,成为各行业不可或缺的工具。一https://baijiahao.baidu.com/s?id=1814306785851937430&wfr=spider&for=pc
3.推荐几个数据挖掘的软件:数据挖掘,DataMiningProhibidoAmor哈哈,下面,我推荐几个开源的数据挖掘软件,兴许你用的着哦! 1 weka 2 Yale 3 KNIME 4 R (统计软件) 5 Rattle(R基础上的GUI) 5 AlphaMiner(哈工大基于weka内核开发) 6在Excel中实现了决策树、神经网络等算法。可惜VBA工程被作者加密了,不能看到源码; 不过在此基础上进行VSTO,或许蛮省时吧,我还没做过。 http://blog.chinaunix.net/uid-22830296-id-1768298.html
4.网络数据挖掘软件WebDataMiner5.2.3.33多语言破解版链接:https://qan.baidu.com/s/1RXUm6gCwkNoxBDwza38h4Q提取码: t7vi 下载仅供下载体验和测试学习,不得商用和正当使用。 下载体验 请输入密码查看内容! 如何获取密码? 我在这里: 首页? 工程应用科学? 计算机? 网络数据挖掘软件Web Data Miner 5.2.3.33多语言破解版https://zhishitu.cn/54-c53/c54/3875-3875.html
5.常用的数据挖掘软件有哪些常用数据挖掘工具4 数据挖掘开源工具 4.1 Weka Weka是一款可视化的机器学习和数据挖掘软件,高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。同时,Weka也为普通用户提供了图形化界面。 优点:丰富的机器学习和数据挖掘算法库; 缺点:在统计分析方面较弱 4.2 KNIME KNIME提供了友好的开源数据集成、数据处理、数据分析和数据勘探平台。KNIhttps://blog.51cto.com/u_13446/9407416
6.5个好用的开源数据挖掘软件开源数据挖掘分析系统Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装,它的功能即友好,又很强大,快速而又多功能的可视化编程前端,以便浏览数据分析和可视化,基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理,并提供了数据帐目,过渡,建模,模式评估和勘探的功能。其由C++和 Python开发,它的图形库是由跨平台的https://blog.csdn.net/ichuzhen/article/details/48464071
7.数据挖掘拟合图是什么软件帆软数字化转型知识库数据挖掘拟合图软件可以使用:Python、R、MATLAB、Excel、Tableau、SAS、SPSS、JMP、KNIME、RapidMiner、Orange、WEKA、GraphPad Prism。Python是一个非常强大的工具,广泛用于数据分析和数据挖掘。它拥有丰富的库,例如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn和Scikit-learn,这些库可以帮助你高效地进行数据处理和可视化。例如,Matplotlihttps://www.fanruan.com/blog/article/585165/
8.推荐:几款优秀的开源数据挖掘工具非技术IDMer说道:本文只对几种流行的开源数据挖掘平台进行了检视,比如Weka和R等。如果您想找寻更多的开源数据挖掘软件,可以到KDnuggets和Open Directory上查看。为了评测这些软件,我们用了UCI Machine Learning Repository上的心脏病诊断数据集。 R R (http://www.r-project.org) 是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析https://www.iteye.com/news/4693
9.VC/PE借力数据挖掘潜力股谷歌成“量化风投”先驱者作为一家成立于1972年的老牌风投机构,KleinerPerkins也在往定量化方向发展,其合伙人及工作人员使用独家数据挖掘软件Dragnet——它能找出哪些初创企业和科技被Twitter上有影响力的人物提到过,是非常有效的未来热点“预警器”,尤其是对于面向消费者的初创企业来说。 https://www.199it.com/archives/120645.html
10.[北京]中国邮政储蓄银行软件研发中心诚聘英才2.年龄在35岁以下,具有2年(含)以上数据分析相关工作经验; 3.具有坚实的数理统计基础,熟练掌握SQL、SAS编程语言; 4.熟练掌握数据挖掘常用算法,熟练掌握一种以上数据挖掘软件; 5.精通ORACLE、Teradata数据库,有数据库优化经验,对于金融业数据仓库构建有一定的了解; http://www.yinhangzhaopin.com/yzcxyh/2014-05-22/51547.htm
11.如何选择合适的软件做数据挖掘?李老师是个很耐心也很可爱的人,他不会说你遇到的提问的问题,是多么浅显,就不会好好回复,我上次因为软件安装盘的问题,分析数据一直报错,我的课就一直卡在那里,没办法继续(我是看的录播,直播没赶得上,很遗憾),我通过课程老师找到李老师,一直再试问题,都晚上十一点多了,才解决好,让我无比感动,在看录播的时候,https://www.cda.cn/view/17904.html
12.数据挖掘数据集下载数据挖掘数据集是被很多用户青睐的软件,其功能十分全面且强大。软件界面语言全部是中文,用起来很方便。数据挖掘数据集到目前为止最后一次更新的时间是2024年11月06日,升级后修复了上个版本的错误。目前的最新版本体积更小了,本软件的大小是6.01MB,在保持较小体积的情况下,功能更加强大。 数据挖掘数据集经过多个版本的https://www.180disk.com/soft/864684.html
13.「派拉软件数据挖掘招聘信息」BOSS直聘为您提供2024年派拉软件数据挖掘信息,BOSS直聘在线开聊约面试,及时反馈,让派拉软件数据挖掘更便捷,找工作就上BOSS直聘!https://www.zhipin.com/zhaopin/7928fedac735a7820nxz0to~/
14.最好用的采集数据挖掘工具软件熊猫采集工具软件介绍及下载最好用的采集数据挖掘工具软件-熊猫采集工具软件介绍及下载 人大经济论坛-经管之家:分享大学、考研、论文、会计、留学、数据、经济学、金融学、管理学、统计学、博弈论、统计年鉴、行业分析包括等相关资源。 经管之家是国内活跃的在线教育咨询平台! 经管之家新媒体交易平台 https://bbs.pinggu.org/jg/kaoyankaobo_kaoyan_1540678_1.html
15.数据挖掘论文[1]栾立娟,卢健,刘佳,数据挖掘技术在档案管理系统中的应用[J].计算机光盘软件与应用,20xx:35-36. [2]宇然,数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用[D].沈阳工业大学,20xx. [3]吴秀霞,关于档案管理方面的数据挖掘分析及应用探讨[J].经营管理者,20xx:338. https://www.unjs.com/lunwen/f/20220924130749_5650839.html
16.软件工程毕业论文(优选10篇).doc本文整理了10篇优质的软件工程毕业论文范文, 供广大毕业生阅读参考。 软件工程毕业论文(优选10篇)之第一篇:数据挖掘技术在软件工程中的应用 摘要:随着互联网信息技术的到来,数据挖掘技术被应用于中国社会行业发展各个领域,且推动了行业的质量发展。如今的人们受到互联网计算机技术的影响十_大量信息数据进行提取并分析,https://max.book118.com/html/2021/0408/8133016044003072.shtm
17.3款好用的数据挖掘工具功能分析,你pick款?一般来说,思迈特软件Smartbi是一种非常实用的数据挖掘工具。 二、Oracle 该数据挖掘工具提供了优秀的数据预测算法,可用于分类、回归、聚类、关联、属性重要性判断等专业分析。Oracle数据挖掘功能允许用户发现洞察力、预测和使用Oracle数据,并构建模型来发现客户行为目标客户和开发总结文件。此外,还可以使用SQL.PL/SQL.R和https://www.jianshu.com/p/4cd84141e377
18.CDA数据建模分析师(LEVEL21)第一部分 数据挖掘和 SPSS Modeler 课程将介绍数据挖掘原理、SPSS Modeler数据挖掘软件的基本操作和环境;学习如何使用SPSS Modeler读取,处理数据 目的 培训人员能够掌握数据挖掘理论和常用的建模技术、掌握机器学习的常见技术,比如神经网络、决策树等,并将其应用到具体业务操作中 https://www.avtechcn.com/software-development/programming-language/16525.html