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文档简介

大数据在智能数据挖掘技术预测方法创新研究重点基础知识点一、大数据在智能数据挖掘技术中的应用a.大数据概述①大数据的定义：大数据是指规模巨大、类型多样、价值密度低的数据集合。②大数据的特点：数据量大、类型多、速度快、价值密度低。③大数据的应用领域：金融、医疗、教育、交通、能源等。b.智能数据挖掘技术①智能数据挖掘技术定义：利用计算机技术对大量数据进行挖掘和分析，以发现有价值的信息和知识。②智能数据挖掘技术特点：自动化、智能化、高效性。③智能数据挖掘技术应用：预测分析、关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等。c.大数据在智能数据挖掘技术中的应用①大数据为智能数据挖掘提供丰富数据资源。②大数据提高智能数据挖掘的效率和准确性。③大数据推动智能数据挖掘技术不断创新。二、预测方法创新研究a.预测方法概述①预测方法定义：根据历史数据和现有信息，对未来趋势进行预测。②预测方法类型：时间序列预测、回归预测、分类预测等。③预测方法应用：市场预测、经济预测、风险评估等。b.预测方法创新研究①引入机器学习算法，提高预测准确性。②结合大数据技术，拓展预测数据来源。③优化预测模型，提高预测效率。c.预测方法创新研究重点①研究新型预测算法，提高预测准确性。②探索大数据与预测方法的结合，拓展预测数据来源。③优化预测模型，提高预测效率。三、基础知识点a.数据挖掘基础①数据挖掘定义：从大量数据中提取有价值的信息和知识。②数据挖掘过程：数据预处理、数据挖掘、结果评估。③数据挖掘应用：商业智能、市场分析、风险管理等。b.机器学习基础①机器学习定义：使计算机能够从数据中学习并做出决策。②机器学习类型：监督学习、无监督学习、半监督学习。③机器学习应用：图像识别、语音识别、自然语言处理等。c.大数据与智能数据挖掘技术基础①大数据技术：分布式存储、分布式计算、数据挖掘。②智能数据挖掘技术：数据预处理、特征工程、模型选择、模型评估。③大数据与智能数据挖掘技术应用：金融风控、医疗诊断、智能推荐等。[1]，.大数据与智能数据挖掘技术[M].北京：清华大学出版社，2018.[2]，赵六.预测方法创新研究[J].计算机科学与应用，2019，9（2）：

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