数据挖掘

视频监控数据如何带来价值

在安防行业，涉及的数据信息类型很多，以数据的结构类型来看，包括了各类非结构化、结构化以及半结构化信息。非结构化数据主要指视频录像和图片记录，如监控视频录像、报警录像、摘要录像…… 今年，

AI技术会如何影响新时代项目管理

有看到文章说，眼下所有的创业，只要与人工智能不相关的，可能都会被时代淘汰。与其害怕被人工智能所取代，还不如先了解人工智能，需要学习如何驾驭和使用人工智能为我们更高效的工作，创造契机。 项

数据挖掘技术助力医疗行业的发展

（文章来源：中国制药网） 数据是反映事物发展的直接表现，它能给人们探讨事物现状，规划未来起到重要的作用。而数据挖掘则是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，目前数据挖掘技术正逐

淮北矿业集团建设四大专业应用平台

近年来，淮北矿业集团认真贯彻落实中央、省委决策部署，坚持“集团统筹、打造平台，数据共享、优化流程，应上尽上、突出重点，便捷通畅、持续改进，一体设计、分步实施”的原则，大力推进信息化、数字化建设，为淮北矿业集团高质量发展提供了有力支撑。2018年9月11日，淮北矿业集团与浪潮集团与签订了战略合作协议，开启了信息化建设战略合作的新篇章。通过一年多的深入合作，淮北矿业集团初步建成了生产管理、人力资源、运营管控、财务共享四大专业应用平台。

大数据管理与应用专业引人关注

21世纪是一个充满“数据”的大时代。随着信息化社会的高速发展，大数据就在我们身边，它深刻地改变着我们的工作和生活。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。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

互联网大数据需要更深层次的去理解

随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。“大数据”给人的第一刺激是“大量数据”。确实如此，随着半导体工业、制造业的发达，世界上的工业设备、汽车、公路、管线、电表上都会有传感器，随时测量着有关位置、温度、湿度、运动、震动乃至空气中化学物质的变化，海量的数据就会产生。

大数据的数据从何而来？

在现在社会上的企业中，最常见的数据搜集方法就是个人设备上的信息采集。这其中可能会涉及到一些个人隐私的泄露，也可能没有。不过这不是今天讨论的主题，今天我主要给大家解答一下——大数据处理的数据从何而来?在现在的数据技术时代中，数据有着不可替代的地位，抛开数据谈大数据服务就是瞎扯，没有数据做支撑的大数据平台就是一个空壳。数据是一切数据分析、数据挖掘、大数据处理、ai算法的核心。

全国首次大数据产业工作会议召开

工业和信息化部在广州召开全国大数据产业主管部门工作会议。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 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。

大数据与教育结合

随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。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。

挖掘数据价值 预测未来趋势——魏德米勒工业分析白皮书助您迈向智能时代

​对每一位工厂管理者来说，每一次计划外停机都会导致性能和产出无法得到保证，交货也会面临很大的风险。在现实的生产过程，故障的发生远比我们想象的更加难以控制。近年来，制造企业纷纷开始采用预测性维护技术，以期有计划地避免停机事件。

大数据让智慧城市变得更简单

随着大数据上升为国家战略，大数据产业发展对经济社会的价值和影响得到广泛认可，大数据技术逐渐渗透到各行各业，成为重要的生产要素和战略资产。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。

Atitit 数据挖掘之道

Atitit  数据挖掘之道 attilax总结 艾龙著 1. 数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 12. 数据（Data）-信息（information）-知识（Kno

国家工信安全中心大数据优秀产品发布！ 曙光XData入选有三大关键！

5月26日，国家工业信息安全发展研究中心在“2019中国国际大数据产业博览会”(简称“数博会”)上，发布了《大数据优秀产品和应用解决方案案例集(2019)》，旨在面向全社会推广大数据优秀产品和应用解决方案，以提供可借鉴的经验和模式。

数据挖掘--聚类方法(1)

数据挖掘—聚类算法（2）

德国人工智能研究中心：AI+教育领域，数据挖掘仍是痛点

在每次时代变革中，教育从来都不会缺席。这个时代的主题是AI+，AI+教育自然成为当下教育的发展方向。而在AI+教育火爆之前，线上教育已经开疆拓土了很多年。据艾瑞咨询调查数据显示，自2012年以来，中国

什么是智能数据分析?智能数据分析的常见方法

智能数据分析，它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息，帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。

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嵌入式数据挖掘模型及其在银行卡业务中的应用

文中在已有的数据挖掘系统体系基础上，应用数据挖掘系统与数据仓库系统紧密耦合的策略，提出了嵌入式数据挖模型，把数据挖掘系统和整个数据挖掘流程完全控制在数据仓库系统中，从而大大提高数据挖掘的效率。并且针对市面的一些用于银行卡业务的数据挖掘系统过于繁琐，但效率不高、针对性不强等问题，本文提出将嵌入式数据挖掘应用于银行卡业务中。

LTE测试技术进步显著 未来仍面临三重关

LTE网络、2G和3G网络将长期共存，共同发展，多模、多制式、多频的融合也是运营商建设LTE网络的基本策略之一。经过业界的持续努力与实验网的验证，LTE网络测试领域已取得了很大进步。但在多网协同的发展方向上，仍面临诸多挑战，需要进一步积极应对。