新闻动态-北京科技股份有限公司

数据挖掘技术实践
时间：2025/03/25

数据挖掘的核心价值在于其能够从大量、不完全的、有噪声的数据中发现潜在的规律和模式，进而转化为实际的业务洞察。数据挖掘的实践通常包括数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备阶段，需要从相关的数据源中选取所需的数据并进行整合；规律寻找阶段，则运用各种算法和技术挖掘数据集中的规律；最后，规律表示阶段将挖掘出的规律以用户可理解的方式呈现出来，如可视化报告或模型。据统计，全球数据量正以每年约50%的速

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SPSS数据挖掘技术探讨
时间：2025/03/24

数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)第(dì)一(yī)步(bù)往(wǎng)往(wǎng)是(shì)数(shù)据(jù)预(yù)处(chù)理(lǐ)，这(zhè)一(yī)过(guò)程(chéng)对(duì)于(yú)后(hòu)续(xù)分(fēn)析(xī)的(de)准(zhǔn)确(què)性(xìng)至(zhì)关重(zhòng)要(yào)。SPSS提

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圆桌｜投资人集体错失DeepSeek后的反思：颠覆式创新需要全新的投资模式
时间：2025/03/24

“我是一年多以前找(zhǎo)了(le)三(sān)拨(bō)人(rén)，就(jiù)想(xiǎng)找(zhǎo)梁(liáng)文峰(fēng)（DeepSeek创(chuàng)始(shǐ)人(rén)），但(dàn)他(tā)拒(jù)绝(jué)见(jiàn)面(miàn)。”五(wǔ)源(yuán)资(zī)本(běn)创(chuàng)始(shǐ)合(hé)伙(huǒ)人(rén)

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多学科交叉，浦江创新论坛首次聚焦生物混合机器人
时间：2025/03/24

3月22日，2025浦江创新论坛-前沿与交叉创新专题论坛生物混合机器人专场在华东师范大学举行。这是浦江创新论坛首次聚焦“多学科交叉驱动生物混合机器人技术突破--从实验室到产业化的跨越”主题。在会议主题报告环节，与会专家学者围绕细胞机器人、动物机器人、羽翼式飞行机器人、类弹簧游泳机器人等生物混合机器人范式，以及人工肌肉、微纳米机器人控制、片上脑机接口、感驱一体化设计等相关领域关键技术展开介绍，并从驱

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今日科普|数据挖掘关联规则探索
时间：2025/03/24

关联规则挖掘通过分析大型数据集来发现隐藏在其中的有趣关系。这些关系通常以关联规则或频繁项集的形式表示。关联规则反映了一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。例如，在零售行业中，关联规则可以帮助发现某些商品经常一起被购买，如“如果有人购买了面包，他们也很可能购买牛奶”。这些规则对于优化库存、设计促销活动、提高销售额等具有重要意义。关联规则的基本概念包括支持度、置信度和提升度。支持度表示某个项目集

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当AI将“思维工业化”，人类的思考价值何在？
时间：2025/03/24

·更(gèng)危(wēi)险(xiǎn)的(de)是(shì)，当人类开始用机器的解释框架反哺自身思维时，可能引发机器对人类的“认知奴役”，就像导航系统奴役了人类空间认知能力一般。我们要小心"AI思维"对直觉思维中所体现出的创造力的侵蚀。人类思维中的灵光一现才是真正难能可贵的。机器的思维有着过度思考的倾向，不加节制的AI思考能力滥用只会带来过度的理性社会。记者蒋立冬 AI创意在人

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大数据挖掘与分析系统
时间：2025/03/24

大(dà)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)与(yǔ)分(fēn)析(xī)系(xì)统(tǒng)是(shì)一(yī)个(gè)复(fù)杂(zá)而(ér)强(qiáng)大(dà)的(de)工(gōng)具(jù)，它(tā)依(yī)赖(lài)于(yú)统(tǒng)计(jì)学(xué)、机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)、数(shù)据(jù)库(kù)技(jì)

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数据挖掘技术及应用
时间：2025/03/24

数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)（Data Mining）是(shì)一(yī)种(zhǒng)利(lì)用(yòng)统(tǒng)计(jì)学(xué)、机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)、数(shù)据(jù)库(kù)、算(suàn)法(fǎ)等(děng)方(fāng)法(fǎ)从(cóng)大(dà)量(liàng)数(shù)据(jù)中(zhōng)发(fā)现

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今日科普|数据挖掘案例剖析
时间：2025/03/24

提到数据挖掘，不得不提沃尔玛的经典案例——“尿不湿与啤酒”。沃尔玛通过对顾客购物行为进行深入分析，发现尿不湿和啤酒的购买行为之间存在显著关联。这一发现源于沃尔玛庞大的数据仓库系统，该系统集合了其所有门店的详细原始交易数据。通过数据挖掘工具对这些数据进行分析，沃尔玛揭示了一个隐藏在美国消(xiāo)费(fèi)者(zhě)行(xíng)为(wèi)背(bèi)后(hòu)的(de)模(mó)式(sh

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数据挖掘技术与应用
时间：2025/03/24

数据挖掘技术的起源可以追溯到1960年代的人工智能研究，但直到1980年(nián)代(dài)随(suí)着(zhe)计(jì)算(suàn)机(jī)技(jì)术(shù)和(hé)数(shù)据(jù)库(kù)管(guǎn)理(lǐ)系(xì)统(tǒng)的(de)发(fā)展(zhǎn)，数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)才(cái)逐(zhú)渐(jiàn)成(chéng)

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