集美大学诚毅学院春季高考大数据技术与应用专业毕业难不难

2021/03/20 17:50:44 编辑：李老师 来源：网络整理 手机版 挑选专业

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“嘉庚精神立校，诚毅品格树人”成为激励一代代诚毅师生严谨治学、诚信做人的精神源泉，也是推动诚毅学院向应用型大学不断探索与创新的不竭动力。随着教育改革创新不断引向深入，新时代高等教育的蓝图正逐步展开。风好正是扬帆时，学院将以发展为动力，以创“一流”为核心，通过争创“一流专业、一流应用型学科、一流独立学院”，在培养具有“诚毅”品格特质的国际化应用型人才的征程上继续阔步前进！

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大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

《金融大数据》

基于作者所在团队多年的研究成果和多家相关金融机构提供的丰富材料，深入阐述了大数据技术在国内外金融领域(包括证券、银行、保险等行业)的典型应用，并对金融大数据未来的发展趋势进行了展望，具有一定的原创性。

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