专题课程
近十几年，随着科学技术飞速的发展，经济和社会都取得了极大的进步，与此同时，在各个领域产生了大量的数据，如人类对太空的探索，银行每天的巨额交易数据。显然在这些数据中丰富的信息，如何处理这些数据得到有益的信息，人们进行了有益的探索。计算机技术的迅速发展使得处理数据成为可能，这就推动了数据库技术的极大发展，但是面对不断增加如潮水般的数据，人们不再满足于数据库的查询功能，提出了深层次问题：能不能从数据中提取信息或者知识为决策服务。就数据库技术而言已经显得无能为力了，同样，传统的统计技术也面临了极大的挑战。这就急需有新的方法来处理这些海量般的数据。于是，人们结合统计学、数据库、机器学习等技术，提出数据挖掘来解决这一难题。
数据挖掘作为一门处理数据的新兴技术，数据挖掘有许多的新特征。首先，数据挖掘面对的是海量的数据，这也是数据挖掘产生的原因。其次，数据可能是不完全的、有噪声的、随机的，有复杂的数据结构，维数大。最后，数据挖掘是许多学科的交叉，运用了统计学，计算机，数学等学科的技术。
数据的应用实质上是利用数据的分析结果，为用户提供辅助决策，发掘潜在价值的过程。数据挖掘技术是面向应用的，是为了获取信息来服务各行业。随着数据挖掘研究的深入与成熟，发展和推广，数据应用技术也会越来越广泛。现阶段，数据挖掘应用主要集中在以下方面。在金融业上：用于银行行业各种趋势预测，优化存贷策越等。客户关系管理：用于分析客户的行为，对客户进行分类，改善客户关系等。生物信息：用于各种染色体、基因序列的识别以及制药生物信息和科学研究等。电子商务：用于在线交互式营销系统的经营模式、市场策略等方面来优化网站结构，改善网易推荐和商品推荐内容等。零售业：数据挖掘技术被用来进行分析购物篮来协助货架设置，安排促销商品的时间等商业活动。
灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。
NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
数据挖掘技术是一个发展十分快的领域， 随着对数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用，实现了数据资源共享及技术发展的跨域，从而大大提高了工作效率，并带来巨大的成功。
信息时代万物数化，大数据的重要性己成行业共识，针对大数据技术和应用的创新，其发展趋势不可阻挡。如何对大数据进行充分和有效的分析和挖掘，使之转换为有价值的信息和知识，用于解决各种各样的科学和应用问题，成为大数据时代信息技术发展的重大挑战，同时也是信息技术创新的新的制高点。
收藏(0)
赞 
粤公网安备44010602001432号