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从数据分析的角度看,数据挖掘可以分为描述 性挖掘和预测性挖掘 描述性挖掘:以简洁概要的方式描述数据,并提供 数据的有趣的一般性质。 预测性数据挖掘:通过分析数据建立一个或一组模 型,并试图预测新数据集的行为
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课程任务:理解房地产法学理论;掌握房地产法律制度; • 培养解决房地产法律实际问题的能力。 • 课程内容:总论; 房地产开发制度; 房地产交易制度;
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一、管理信息系统建设的复杂性 二、管理信息系统的生命周期 三、系统开发的组织管理 四、系统规划 五、业务流程再造 六、管理信息系统开发的概念框架 七、管理信息系统开发方法
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一、计算机网络的发展和作用 二、远程通信(telecommunications)基础 三、计算机网络(computer network) 四、Internet(互联网) 五、管理信息系统的空间分布结构 六、保护企业网络安全运行 七、网络编程
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一、信息的基本概念 二、组织和管理 三、管理与决策 四、管理活动中的信息 五、管理信息的分派 六、系统的概念
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一、为什么学习管理信息系统 二、较新的学科应用领域 三、人机系统 四、管理信息系统的发展过程 五、两种含义 六、管理信息系统的定义 七、管理信息系统与相关学科 八、管理信息系统应用分类 九、信息系统的发展趋势
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为什么要数据挖掘原语和语言? 一个完全自动(不需要人为干预或指导)的数据挖掘 机器只可能是“一只疯了的怪兽
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数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤,数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析
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一、分类: 1 预测分类标号(或离散值) 2 根据训练数据集和类标号属性,构建模型来分类现有数据,并用来分类新数据
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TCPP、HTM和Web等技术,可以用于企 业内部信息网的建设 intranet Extranet直接利用较便宜的公共 Internet网, 作为与外部合作伙伴的联系桥梁 Extranet Extranet-+附加的安全保密措施,好像企业 与合作方已建立一个安全通道——虚拟专 用网VPN
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