數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋?zhuān)繑?shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識(shí)別等多種方法來(lái)

數(shù)據(jù)挖掘的名詞解釋?zhuān)?/h2>

數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程。

數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)、聯(lián)機(jī)分析處理、信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專(zhuān)家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則)、模式識(shí)別等多種方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/p>

1.數(shù)據(jù)類(lèi)型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的，甚至是異構(gòu)的。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的、歸納的。最終發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可用于信息管理、查詢(xún)優(yōu)化、決策支持和數(shù)據(jù)維護(hù)。

2.數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象可以是任何類(lèi)型的數(shù)據(jù)源?？梢允顷P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，是包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源；也可以是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、W

spss如何做驗(yàn)證性因子分析？

驗(yàn)證性因素分析是指在已經(jīng)知道問(wèn)題需要分成多少類(lèi)，每個(gè)問(wèn)題屬于哪一類(lèi)的情況下，我們可以用驗(yàn)證性因素分析進(jìn)行驗(yàn)證。如果沒(méi)有預(yù)期框架等清晰的概念，就需要探索性的因子分析，嘗試對(duì)條目進(jìn)行分類(lèi)，探索因子與對(duì)應(yīng)條目之間的關(guān)系。

如果我們能清楚地回答這些問(wèn)題，

分幾個(gè)因子？

該項(xiàng)目對(duì)應(yīng)于哪個(gè)因素？

有沒(méi)有理論上的預(yù)期？

那么可以用驗(yàn)證性因素分析；另一方面，如果研究者沒(méi)有扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，先用探索性因子分析，在此基礎(chǔ)上再用驗(yàn)證性因子分析更科學(xué)。