在日常的学习、工作、生活中,肯定对各类范文都很熟悉吧。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢?接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写,我们一起来看一看吧。
大数据改变我们的生活的事例篇一
本,作者xin1990102
大数据正在悄悄改变我们的生活 big data is quietly changing our lives 大家好,我的演讲题目叫大数据改变我们的生活。在开始讲这个题目之前,我们首先提出一个问题,什么是大数据?在这里,我们不讲概念,讲一点通俗易懂的东西。问大家几个问题,你今天刷新朋友圈和微博了吗?你今天使用百度地图了吗?你今天登录淘宝了吗?没错,这些就是大数据,图片,文字,地理位置,交易信息等等。
hello, my speech titled big data changes our we start talking about this topic, let's first raise a question, what is big data? here, we don't talk about concepts, and we talk about things that are easy to ask you a few questions, did you refresh your wechat moments and micro-blog today? did you used baidu maps today? have you logged on your taobao account today? yes, these are big data, pictures, text, location, trading information, and so on.据the40th china statistical report on internet development(一个统计报告),截止2017年6月,我国网民规模达到7.51(751 million)亿,半年共计新增网民1992(19 million 920 thousand)万人。互联网普及率为54.3%,较2016年底提升1.1%。2017年上半年,我国网民的人均周上网时长为26.5小时,与2016年基本持平。截止2017年6月,微信用户使用率为84.3%,微博达到38.7%。很明显,我们每天都在产生大量的数据。随着技术的更替,计算机处理数据的能力变得强大起来,目前数据已经成为企业最珍贵的资源。
according to the40th china statistical report on internet development(a statistical report), as of june 2017, the size of china's internet users reached 751 million, 19 million 920 thousand new internet users growth within half a internet penetration rate was 54.3%, up 1.1% by the end of first half of 2017, china's internet users per week to 26.5 hours, and in 2016 was essentially of june 2017, wechatuser utilization rate was 84.3%, micro-blog reached 38.7%.obviously, we're producing a lot of data every the replacement of technology, the ability of computer to process data becomes present, data has become the most precious resource of enterprise.你有没注意到以下这些事情的发生:当你在使用百度地图导航时,系统会提示你哪些路口比较拥堵,哪些路段车流量少;当你来到陌生的地方,你的手机会收到许多推送信息,包括当地的美食,热门的景点及旅游路线,性价比高的酒店;当你打开淘宝app时,淘宝会提示你之前加入购物车的商品降价了,会推荐部分你可能喜欢的商品。
have you noticed these things happen: when you use baidu maps navigation, the system will prompt you what road congestion, which road traffic is jam oropen;when you come to a strange place, your mobile phone will receive many push information, including the local delicacy, hot spots and tourism good and cheap hotel;when you open the taobao app, taobao will add to cart prompt you before the goods price, will recommend you may love the goods.没错,这些就是大数据对我们生活的改变。当然,大数据的作用不止这些。医疗机构可以通过对感冒药的购买量变化情况来预测未来是否可能爆发大规模流感,从而提早预防。网店可以通过分析去年双十一的购买量以及之前几年的购买量增长趋势来确定今年的合理的库存数量。滴滴司机可以通过app的提示决定下一个路口直行还是转弯。网贷公司通过分析贷款者的偿还能力以及资金的用途来决定是否批准贷款。甚至,社交网络工具可以通过分析好友之间的互动情况来确定两个人成为情侣的可能。大数据的潜力正在一步步被挖掘。
yes, these are big data changes in our course, the role of big data is more than l institutions can predict the possibility of mass influenza in the future by changing the amount of purchase of cold drugs, so as to prevent them in stores can determine the reasonable amount of inventory this year by analyzing the purchase volume of double eleven last year and the growth trend in previous driver can use app to decide whether to go straight or turn at the next loan companies determine whether or not to approve loans by analyzing the solvency of borrowers and the use of social networking tools can analyze the interaction between friends to determine the possibility that two people can become potential of big data is being tapped step by step.目前,诸多的超算中心正在蓬勃发展,如广州超算中心,国家超级计算天津中心,国家超级计算深圳中心等,未来我们将建设一个智慧的地球,我们的生活会更加智能便捷。异地就医时不需要携带病例,医生可以详细的了解患者过往的病史以及应用过的治疗方式;消费者可以通过扫描商品的二维码来获知商品详细的产地、加工流程以及供应商更多的信息;不得不承认,我们正在进入一个新的时代,dt(date)时代。
at present, many supercomputing centers are booming, such as the guangzhou supercomputer center, the national supercomputing center in tianjin, the national supercomputing center in shenzhen, etc., in the future we will build a smarter planet, our life will be more intelligent and ’t need to carry case remote medical treatment, doctors can know the past history of patients with treatment and application;consumers can scan two-dimensional code to get goods origin, detailed commodity processing processes and information providers more;have to admit, we are entering a new era, dt(date)age.未来,在适当的政策推动下,大数据的使用将成为提高竞争力、生产力、创新能力以及创造消费者盈余的关键因素,大数据对私人商品活动,国民经济以及公民的日常生活的改变将是前所未有的。让我一起做好迎接这一新时代的准备吧。
in the future, with the appropriate policies, the use of big data will be to improve the competitiveness, productivity, innovation and create consumer surplus key factors, big data on private goods, the national economy and the daily life of the citizens of the change will be the hitherto me be ready for this new era.
大数据改变我们的生活的事例篇二
大数据改变我们的生活
2015年 5月28日
大数据改变我们的生活
“真正的大数据时代才刚刚开始。”奇虎360公司董事长周鸿袆说。此间正在召开的“2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会”上,参会专家们说,大数据并不是高冷的、停留在书本上的概念,它已经进入并改变着我们的生活。缓解拥堵 搭配最佳出行方案
国家信息中心专家委员会副主任宁家骏说,在智慧城市建设中,大数据能够有效地解决目前最受关注的城市拥堵问题,“比如绵阳市,以前很拥堵,通过大数据系统,目前已缓解拥堵20%以上。”[点击详细]
预判消费 应对突来物流需求
京东大数据部副总经理邢志峰说:“最近刚刚上线的‘京东到家’app,就是通过大数据挖掘,提前预判用户的消费需求,提前在离用户最近的社区储备这些商品,用户下单后,我们能保证在两小时内送达。”[点击详细]中国离大数据“潮头”还差几步
网友评说【热议】对数博会的喝彩是对中国经济发展的信心 5月26日,2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕。这场全球大数据产业的盛会,吸引了380多家家企业与会,开办了22个论坛,聚集了几十位位行业大佬参加,引发国内新媒体首页首屏点击量暴增。[点击详细]国内多家大数据机构集中投入运营
借此次贵阳“数博会”契机,国内多家大数据产业机构投入运营,包括理论研究、金融交易及征信机构等多种类型,其中多家为国内首创。这意味着大数据产业已吸引到了多方力量支持与业界重视,是我国大数据产业链各环节全面发展的良好开端。[点击详细]
中国离大数据“潮头”还差几步
中国发展大数据产业力度空前,但在新一轮技术变革中,要想勇立“潮头”,还需突破“各自为战”和“一哄而上”等障碍。[点击详细]大数据改变我们的生活【新闻链接】51%的数据信息未得到所需保护
大数据时代信息量暴增,我国数据体量究竟有多大、有用信息有多少,在世界数据总量中是什么样的地位?记者从国际数据公司(idc)2014年制作的emc数字宇宙研究报告、国家信息中心专家委的报告中找到了相关数据。[点击详细]
【责任编辑】杨婷
大数据改变我们的生活的事例篇三
让数据改变我们的生活—
初中如何发展数据分析观念
统计与概率在新课程中地位越来越重要,也重点强调了要培养学生数据分析观念,下面我结合几位专家所举的例子,谈关于初中如何发展数据分析观念的几点看法。
一、要激发学生进行的数据分析的兴趣
数据分析必须面对一堆数据,别说是小孩,就是大人,都有可能感觉枯燥乏味。因此,要想办法激发学生的学习兴趣。让学生了解数据分析的重要性,我先让同学们观看了一段视频,2008年的好莱坞电影《决胜21点》,在该电影中,麻省理工学院的数学教授米基解开扑克牌21点的必胜程序后,找来6名天才学生加入团队并闯荡赌城,结果几个人凭着破解程序在赌城狂赢一把。又介绍了高考招生中的“大小年”现象,“大小年”,即上一年年报考人数多,导致录取分数线上调,录取比例下降,第二年因不敢报高分校而涌向低分院校,使得上一年高分院校出现报考人数减少、分数线下降的现象。充分利用好大小年,可以使分数较低的考生进入一所理想的学校,也可以使高分考生避开一些分数可能较高的热门院校,增加录取的把握。介绍这些,极大增加了学生学习的兴趣。
二、要加大对学生阅读能力的培养
在统计和概率的习题中,一般文字较多,题目较长,所含信息量较多,有时还涉及到不少生活常识,这就需要学生具备一定的分析、整理能力,在加上数学信息有时不易理解,这就要求我们在平常的教学中,注重学生阅读能力的培养,要让学生能从繁杂的文字中抽出有用的数学信息,有把文章读短的能力。
三、精选典型例题,既有利于学生学习,又注重趣味性。
我在选择例题时,首先考虑是否具有典型性,和学生生活是否贴近,其次,我有意识地减少统计量,侧重于学生对数据分析的培养,如我在讲扇形图时,我问同学们,暑假中我们如果一块出去旅游,将选择什么地方,同学们一下就热闹起来,有说黄山,有说去张家界、„„ 我讲到这样吵一天也不会有结果,每个同学把自己喜欢去的地方报上来,我们统计一下,就能解决这个问题,学生很快就积极用扇形图统计出结果,整个过程丝毫没感到乏味。
四、要通过数据分析,注重渗透数学思想。
统计和概率知识所含数学思想较多,如从特殊到一般,从一般到特殊的归纳方法,数形结合思想,分类讨论思想,猜测验证思想,用样本估计总体思想,等等。这些数学思想的渗透在教学中才是取重要的,所谓“授之与鱼,不如授之与渔”。
大数据改变我们的生活的事例篇四
记者:在您看来,五年之后大数据会让我们的日常生活发生哪些改变?
mike koehler:根据idc最新的报告,全球联网设备的数量在2014年是103亿,发展到2020年将会增长到295亿。这将带来社会和人类生活的巨大变化。我们不会像分析师一样去预测未来,但是可以分享几个大数据应用的非常实在的例子。
未来五年,虽然有很多东西已经实现了互联,但是将还有更多的物品被连接到一起,导致新的大数据源不断涌现,同时带来新的洞察和前所未有的机遇。例如,在农业领域,大数据可以帮助葡萄酒庄酒庄,让他们自动控制给葡萄浇水、施肥的时间,甚至进行针对性的管理。
我们的每架飞机、每列火车和地铁、每辆车辆、甚至骑行的自行车等,都能够通过传感器实现互联,我们可以实时地了解到知道它们潜在的问题在哪里,解决方案是什么,怎样去进行维修等。
对当前和未来发展,大家虽然都认识到大数据的价值或者带来的改变,但是我更要强调大数据分析的价值!在一定程度上说,只是拥有数据并不能成为企业真正的竞争力,只拥有数据并不能给你的日常生活带来太多便利。teradata公司的客户,美国全国保险公司客户管理副总裁kathy koontz 女士指出:“重要的不是数据,而是如何使用数据。企业必须改变它们的经营方式,学会从数据中洞察事实并做出反应,否则数据整理得再有条理,也没什么价值。”
通用电气公司首席执行官jeff immelt曾说,“今天,数据分析时代已经来临,数据分析不再是未来愿景。每家实业公司都将围绕数据与分析技术以某种方式进行变革。”所以,我们可以看出,数据和分析正在彻底改变各个行业,彻底改变消费者,并带来新的竞争对手,但更重要的是,数据和数据分析使得我们的社会开始了前所未有的转型。(记者:王琦)
“大数据”到底是什么,将会如何改变我们的生活?今日,我们将以“智慧城市”为切入点,看看“大数据”将为我们的生活带来哪些便利。“数据”融入城市 能“预测未来”
去年8月,贵阳、遵义等五个城市(县)入选了住建部公布的智慧城市第二批试点名单。而作为智慧城市项目的领军企业,神州数码的智慧城市战略布局已经在全国近70个城市展开。智慧城市的核心,在于数据信息的融合和共享。神州数码副总裁谢耘认为,如同水电气一样,“数据”也将成为人们生活中不可或缺的元素。智慧城市就像一个好学的学生,不断汲取着方方面面的数据信息,通过这样的“学习”不断升级,能让生活在其中的人们感到更简单舒适,也能“预测未来”,为城市管理人员提供决策依据。
智慧城市是个很宽泛的概念,谢耘介绍了其中一种应用场景:当你患上流感到a医院就医,从挂号开始到恢复健康,期间诊断的全部数据信息将会被上传到系统,下次去b医院时,过往的数据将呈现在新的医生面前,对哪些药物过敏、什么治疗手段最有效等信息一目了然,让医生可以更好地对症下药。同时,这一次的诊疗也将被计入系统,成为下一次看病的依据。
而当个体的数据汇聚起来,样本数据达到一定量级后,城市的未来便可以预测,通过对各医疗机构上传的数据汇总、挖掘、分析,政府将能准备预判每年流感来袭的时间、规模,并能形成应急机制,提前囤积分配药物、向市民发布宣传提示,把疾病带来的风险和影响降到最低。
信息服务平台 减少办事流程
不仅是医疗,智慧城市还覆盖了市民卡、市民服务平台、肉菜溯源、智能交通、智慧旅游等城市生活的方方面面。在国内某些地方,它正在逐渐变成现实。
从去年10月开始,张家港市的市民只要登录市民公共信息服务平台,再输入身份证号和密码,不出门即可享受到公积金、社保、医保等240余项“在线预审”和130余项“网上办事”服务。与传统的“一站式服务”窗口不同,张家港的公共信息服务平台,通过大数据和云计算的完整应用,对原本由数十个各自独立、互不相通的政府部门单独运行的数据库进行了整合。对市民来说,无需再为政府各部门职能分工和复杂的办事流程苦恼,只需在网上提交自己办事的目的,就可以坐等结果,不但不用跑腿,而且办事时间最少可以节省一半以上。
在福州市,从去年12月开始,通过独有的“市民融合服务平台”,市民可以随时为政府支招。只需在手机里下载一个软件,随手拍下不文明行为,照片将自动附带上拍摄时间和地点,传送到系统。而在平台另一端,政府能获取到海量真实的城市运行数据,通过大数据运算,将市民呈报事件将分类呈现,形成分布图,快速了解问题的分布趋势和严重性,确定处理工作的先后次序。并可根据统计数据,设计出预测性的城市管理措施,消除各类隐患。it技术越透明 生活更便利
据神州数码副总裁谢耘介绍,这些平台的后台是云计算、移动互联、物联网、大数据等新兴热点信息技术,前端则是电脑、智能终端、有线电视等各种便民渠道。他认为,it技术更透明、更开放的特质,能加快城市各种信息的融合,让工作生活在城市中的政府、市民、企业得到更大的方便。
作为神州数码“智慧城市”业务的总负责人,在他的规划下,神州数码的智慧城市战略布局已经在全国近70个城市展开,并与10多个城市签订了战略合作框架协议。作为西部省会城市,贵阳也进入了“神州数码”的视线。谢耘表示,智慧城市的本质是对数据的智慧处理,大数据是智慧城市的核心资源。随着三大运营商的南方数据中心在贵安新区的落地,贵阳拥有庞大的数据中心存储和云计算能力,会吸引大量相关企业聚集,再加上贵阳建设“智慧城市”的自身需求,贵阳的大数据和云计算行业发展潜力不可估量。智慧城市 城市的虚拟镜像
“通过it技术,把城市变成各方能平等参与、公平分享的幸福家园。”这是谢耘对智慧城市的定义,而支撑这个梦想的,是由神州数码核心研发团队构建出的城市虚拟映像系统。
通俗的说,这个系统将抽取城市中的主体,例如生活在其中的自然人的各种数据,在系统中建立一个虚拟人模型,这个虚拟人将是自然人在网络上的镜像,它包含了你的身高、收入、伤病史、社会关系等各种信息,千千万万个虚拟的人,就组成了一个虚拟的城市,和我们生活着的真实城市同步运行。
谢耘表示,这一架构的优势在于城市的虚拟映像是稳定的,而城市服务的需求是多样的,构建这样一个稳定的城市虚拟映像,就可以随时根据需求,开发出不同目的、不同主体的公共信息服务应用。在具体使用中,根据不同的需求,系统将会进行数据清洗和关键数据抽取,例如在进行统计城市居民平均身高和饮食习惯的关系时,就可以只保留这两项数据,然后重新形成一个人的数字映像关系,以尽可能提高云计算的处理能力,减轻数据库的存储负担。
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大数据改变我们的生活的事例篇五
数据挖掘给人们生活带来的改变
摘要:随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多,其中蕴藏着大量的信息,数据挖掘(data mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文简要阐述了大数据的研究现状与重大意义,探讨通过对数据进行挖掘,分析,给人们的生活带来的改变。
关键字:大数据、知识获取、数据挖掘、应用及改变
一、引言
近年来,随着互联网、物联网、云计算、三网融合等it与通信技术的迅猛发展,数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇,因而信息社会已经进入了大数据时代。大数据的涌现不仅改变着人们的生活与工作方式、企业的运作模式,甚至还引起科学研究模式的根本性改变。数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。我们只有通过对数据进行挖掘,分析、筛选、比较、综合、才能提取出知识和规则。
二、知识获取与数据挖掘
一般说来,知识获取(knowledge discovery indatabases,称称kdd)意为数据库中知识获取,它代表从低层次数据中提取高层次知识的全过程,包括数据信息的收集,数据原型的确定,相关函数的分析,知识的抽取和数据模式分析。统计学中常指的是无假设证实所进行的数据测量和分析。而数据挖掘则是指从数据中自动地抽取模型。数据挖掘包括许多步骤:从大规模数据库中(或从其他来源)取得数据;选择合适的特征属性;挑选合适的样本策略;剔除数据中不正常的数据并补足不够的部分;用恰当的降维、变换使数据挖掘过程与数据模型相适合或相匹配;辨别所得到的是否是知识则需将得到的结果信息化或可视化,然后与现有的知识相结合比较。这些步骤是从数据到知识的必由之路。每一步骤都可能是成功的关键或失败的开始。在一般的定义中数据挖掘是知识获取的一部分。
三、数据挖掘的重大意义
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们也希望能够在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,它被越来越多的领域所采用,并取得了较好的效果,为人们的正确决策提供了很大的帮助。
四、数据挖掘给人们生活带来的改变
(一)、市场营销
由于管理信息系统和pos系统在商业尤其是零售业内的普遍使用,特别是条形码技术的使用,从而可以收集到大量关于用户购买情况的数据,并且数据量在不断激增。对市场行销来说,通过数据分析了解客户购物行为的一些特征,对提高竞争力及促进销售是大有帮助的。利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析,可以得到关于顾客购买取向和兴趣的信息,从而为商业决策提供了可靠的依据。数据库数据挖掘在行销业上的应用可分为两类:数据库行销(databasemarketing)和货篮分析(basketanalysis)。
(二)、金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测,分析方法一般采用模型预测法(如神经网络或统计回归技术)。由于金融投资的风险很大,在进行投资决策时,更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析,以选择最佳的投资方向。目前国内有很多进行股票分析的软件,并且定期有专家进行股票交易预测,这些人工的预测一般是根据自己的经验再通过对已有的股票数据的分析而得到的,由于是人工处理,很难对更大量的股市数据进行分析。无论是投资评估还是股票市场预测,都是对事物发展的一种预测,而且是建立在对数据的分析基础之上的。数据挖掘可以通过对已有数据的处理,找到数据对象之间的关系,然后利用学习得到的模式进行合理的预测。这方面的系fidelitystockselector,lbscapitalmanagement。前者的任务是使用神经网络模型选择投资,后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术来辅助管理多达6亿美元的有价证券。
(三)、产品制造
随着现代技术越来越多地应用于产品制造业,制造业已不是人们想象中的手工劳动,而是集成了多种先进科技的流水作业。在产品的生产制造过程中常常伴随有大量的数据,如产品的各种加工条件或控制参数(如时间、温度等控制参数),这些数据反映了每个生产环节的状态,不仅为生产的顺利进行提供了保证,而且通过对这些数据的分析,得到产品质量与这些参数之间的关系。这样通过数据挖掘对这些数据的分析,可以对改进产品质量提出针对性很强的建议,而且有可能提出新的更高效节约的控制模式,从而为制造厂家带来极大的回报。这方面的系统有cassiopee(由acknosoft公司用kate发现工具开发的),已用于诊断和预测在制造波音飞机制造过程中可能出现的问题。
(四)、通信网络管理
现代社会越来越依赖于通信系统来沟通信息,通信系统的结构非常复杂,如何保证通信系统安全运转成为一个极其重要的问题。在通信网络运行过程中,会产生一系列警告,这些警告有的可以置之不理,而有的如果不及时采取措施则会带来不可挽回的损失。由于警告产生的随机性很大,究竟哪些警告可以不予理睬,哪些警告必须迅速处理往往很难判断,一般需要由人工根据经验进行处理,效率不高。数据挖掘可以通过分析已有的警告信息的正确处理方法以及警告之间的前后关系的记录,得到警告之间的关联规则,这些有价值的信息可用于网络故障的定位检测和严重故障的预测等等任务中。根据当前的警告信息,就可以得到其后续发生各种情况的可能性,对危险事件可以起到预防的作用,从而使通信网络得以安全运转。
(五)、internet应用
用户使用web获取信息的过程中需要不停地从一个web站点通过超文本链接跳转到另一个站点,这种过程存在一定的普遍性,发现此规律即是web用户访问模式发现。这是一种完全不同于上述所讲的资源发现的任务。理解web上的用户访问模式有这些好处:辅助改进分布式网络系统的设计性能,如在有高度相关的站点间提供快速有效的访问通道;能帮助更好地组织设计web主页;帮助改善市场营销决策,如把广告放在适当的web页上或更好地理解客户的兴趣。
(六)、学生学习
大数据可以收集足够多的信息,且覆盖面广泛。我们在制作和利用大数据时,需要用个性化的方法把它们组织起来,将其运用于教育领域,进而帮助我们以前所未有的视角判断什么可行、什么不可行;展示那些以前不可能观察到的学习层面,实现学生学业表现的提升;基于学生的需求而非统一的课程标准来定制个性化课堂,促进理解并提高成绩。
200多年以来,学习一直是学校体系的一部分。但其实在此之前,还没有现代意义上的学校或者大学,教育基本上是以个人形态存在的。一些富人家的孩子会获得一个一对一的导师,但这样的教育只有少数人才可以享有。现在教育是由普通大众来获得,这无论如何都是一个好事,是前进的一大步。但是,目前的这种情况还是不够的。
为什么这么说呢?因为,作为学生,其实我们每一个人都有自己独特的个性、需求和学习上的倾向。但是,目前我们这个教育系统还没有办法支持这个个性。如何才可以改变、完善这个系统?就是要通过对数据的收集和利用。如今一些技术上的进展已经为有关数据的大规模收集和利用创造了条件。在我看来,大数据正是可以从这个意义上重塑学习的三个主要特征,即反馈、个性化和概率预测。
参考文献:
[1]王军.数据挖掘技术[j].计算机世界, 1998 [2]朱延劭.科学研究的好帮手[j].计算机世界, 1998 [3]何新贵.人工智能新进展[m].北京:清华大学出版社, 1994.[4]陶浦周,数据库技术大全[m].北京:科学出版社, 1995.[5]曾勇,唐小我.线性规划在非负权重最优组合预测计算中的应用[j].预测,1994 [6]唐纪,王景.组合预测方法评述[j].预测,1999 [7]林字等编著.数据仓库原理与实践.北京:人民邮电出版社,2003 [8]张春阳,周继恩,刘贵全,蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建,计算机工程.2002(4):249-252 [9]陈德军,盛翊智,陈绵云.基于数据仓库的olap在dss中的应用研究.2003(1):30-31 [10] 陈京民等.数据仓库与数据挖掘技术[m].北京:电子工业出版社,2002.
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