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CICC科普栏目｜64个数据分析常用语 ！建议收藏 ！

46、数据清洗(Data cleansing) 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。47、数据质量（Data Quality） 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数🐞乐鱼leyu官方网站据应该忠实体现其背后的事务进程，并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。48、数据建模(Data modelling) 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义。49、数据集(Data set) 大量数据的集合。50、判别分析(Dis。

15项顶级数据分析技术让企业获得竞争优势

数据挖掘这种数据分析技术需要使用机器学习、统计分析和数据库系统从大型、复杂的数🍍据集中提取模式、关联和知识。数据挖掘的过程通常涉及几个关键步骤，包括数据预处理、模型构建、验证和结果解释。金融机构使用数据挖掘进行欺诈检测、风险评估和客户细分。此外，在制造业中，它可以帮助提升生产工艺和质量控制。亚马逊依靠数据挖掘来改善产品营销和客户体验。10聚类分析聚类分析是一种数据挖掘和分割技术，它要求根据相似数据点的特征将其分组为聚类。它对于检测模式、了解数据分布以及深入了解数据集中的自然分组。

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为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，《数据分析实战 45 讲》中详细讲解了数据挖掘十大经典算法，根据用途，把它们分为四大类： 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART 聚类算法：K-Means，EM 关联分析：Apriori 连接分析：PageRank 值得一提的是，专栏里用了大篇幅内容、许多案例来讲解这十大算法，还会提供一些数据库让大家去实操，亲测有效。最后想说的是，在留言区你依然能看到大家各种各样的。

人工智能（AI）简史：推动新时代的科技力量_人工智能发展历程-CSDN博客

关联规则挖掘：发现数据中各项之间的关联关系，例如市场篮子分析。异常检测：识别数据中的异常或不符合常规的模式，广泛应用于金融欺诈检测、网络安全等领域。9. 大数据处理技术 AI的一个重要基础是大数据技术。大数据技术处理的是超大规模、高维度的数据集，这些数据集对于传统的数据处理方法难以处理。通过云计算、分布式存储和计算，AI能够高效地处理和分析这些数据。MapReduce：一种用于大数据分🧧乐鱼leyu官方网站布式处理的编程模型，广泛应用于Hadoop等大数据处理平台。Spark：比MapReduce。

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