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项目经验 工业及制造业: • 神华集团黑岱沟露天煤矿设备健康状态智能评估系统 • 黑龙江某部边防巡逻艇柴油机状态监测与故障诊断系统(总 装备部) • 美国密歇根大学智能维护中心刀具全生命周期分析 • 哈工大应用智能实验室搬运机械手状态监测与故障诊断系统 • 哈电集团汽轮机叶片性能监测与剩余寿命预测 • 新奥集团危化品运输路线优化与用时预测 **: • 上海市人口区域洞察(上海统计局) • 上海浦东公安报案报警预测分析(上海公安浦东分局) • 上海电信用户停机预警及欠费预测模型(上海电信账户中心) • 上海12345市民热线工单自动分类及热点追踪(上海市民热线) • 上海电信增值业务(流量包、语音包、假日包)潜在客户挖掘 金融: • 淘宝店铺反洗钱行为挖掘 • 万达金融集团智能投顾系统 • 万达金融集团量化交易系统 • 快钱(快易花)潜在用户挖掘 • 快钱(快易花)用户评级与风险识别智能数据挖掘怎么样互联网、云计算、AI算法、下一代IT技术深度融合。
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数据挖掘 (Data Mining)又称数据库的知识发现(Knowledge Discovery in Databases,KDD)。是指从大量不完全、有噪声、模糊并随机的实际应用数据中,提取隐含在其中人们事先不知道但又潜在有用的信息和知识的过程[1]。所获得的知识多以概念、规则、规律、模式等形式存在。经济**化和互联网技术的发展,使得各个行业的数据以“”式的速度增长,传统的数据分析能完成数据的录入、查询等简单操作,对于发现数据间的潜在联系及根据现有数据预测事物未来走向显得捉襟见肘。如何从浩瀚如烟的数据库中而又准确地获取有价值的信息呢?我们陷入了“被信息所淹没,却饥渴于知识”的困境,数据挖掘技术正是在这样的需求背景下产生的。 难以置信,怎么知道有没有忽悠我?同时输出建模结果和测试结果,并同时输出各种建模指标。新型数据挖掘方法
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