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什么是数据 挖掘？数字经济以数据为关键元素经济形式。数据 挖掘在管理会计中的意义[摘要] 数据 挖掘是从数据的海量中发现和提取知识和信息的过程，1.数据 挖掘我能怎么办？数据 挖掘，到底有什么重要性？号经济什么是关键要素号经济以数据为关键要素，1.数据驱动决策:数经济的核心是数据的价值和应用。

三创大赛优秀作品打开APP _ Awesome的三创大赛优秀作品！珠海这所学校的学生在“三创大赛”全国总决赛中获得一等奖...原创9:06:231喜欢微信_ 5岁。关注7月22日在Xi交通大学举办的第七届全国大学生电子商务“创新、创意、创业”挑战赛(简称“三创大赛”)。来自UIC的两个团队“烘焙搭档”

创新、创意、创业UICer来自全国31个省区和港澳地区1200所高校的2万多支队伍参加了本次大赛，其中185支队伍脱颖而出，进入全国总决赛。广东省共有七支队伍参加了全国总决赛，最终获得了一个大奖和两个一等奖，其中UIC的两支队伍获得了两个一等奖。今年是我校第三次参加“三创大赛”并取得优异成绩。

number 经济以数据为关键元素。数字经济以数据为关键元素经济形式。数字经济的发展依赖于数据的收集、存储、加工和应用，它已成为企业和组织进行决策和创新的重要依据。1.数据驱动决策:数经济的核心是数据的价值和应用。通过对数据和挖掘的分析，企业和组织可以从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。数据驱动型决策可以提高效率，降低成本，带来更好的经营成果。

通过对数据 挖掘的深入分析，可以发现新的商业模式、产品和服务，推动产业创新升级。数据的开放分享和交流也为不同行业间的合作和创新提供了机会。3.数据安全和隐私保护:在数字经济中，数据的安全和隐私保护非常重要。随着数据的成长和应用范围的扩大，保护数据的安全和隐私成为一个重要的挑战。企业和组织需要采取有效的安全措施，确保数据在采集、存储、传输和处理过程中的安全，遵守相关隐私法律法规。

[摘要] 数据 挖掘是从海量的数据中发现和提取知识和信息的过程。将数据 挖掘技术运用于管理会计领域，寻求和发现更多关于企业客户、供应商、市场和内部流程优化的信息，将为企业决策者提供更广泛有效的决策依据，提高企业的战略竞争力。本文简要介绍了数据 挖掘的基本概念和方法，并在此基础上着重分析了数据 挖掘技术在功能成本和价值链分析、产品、市场和客户分析以及财务风险防范中的应用。

根据美国GAO(generalaunctionoffice)的报告，联邦政府利用数据 挖掘在提高政府服务水平、分析科学、管理人力资源、侦破犯罪和恐怖活动等方面发挥了巨大作用。尤其是911之后，美国的反恐活动需要从大量的数据挖掘中搜索有用的信息，技术发挥了重要作用。此外，数据 挖掘也广泛应用于商业活动中。

摘要:随着计算机技术的快速发展和广泛应用，特别是数据 library的普及，为企业的生产经营和决策提供了更加可靠的数据支持和信息服务，其中电网自动化是计算机应用的主要体现，它带来了巨大的。关键词:电网自动化数据 挖掘辅助决策中文地图分类No:TP2证件识别码:A号文号:16723791(2012)06(c)002701近年来，

数据库技术的应用也更加广泛。目前数据 library大多只对数据进行运算处理，处理后的信息只是数据 library所包含信息的一部分。无法有效描述和预测数据的整体特征和发展趋势，但数据 挖掘技术的应用为电网自动化挖掘出了更多有用的信息知识和模式，提供了更便捷的决策支持。

人们把primitive 数据视为知识的源泉，就像从矿石中开采一样。原数据可以是结构化的，比如库中的关系数据，也可以是半结构化的，比如文本、图形、图像数据，甚至是异构的数据，分布在网络上。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；它可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等。也可用于数据本身的维护。

数据挖掘是从大量数据中提取潜在的、有价值的知识(模型或规则)的过程。1.数据 挖掘我能怎么办？1) 数据 挖掘可以做以下六种不同的事情(分析方法):分类、估计、预测、亲和分组或关联规则、聚类、描述和可视化(描述和V可视化)2) 数据 挖掘以上六种分析方法数据 -0可以分为两类:直接间接-2挖掘直接-2挖掘目标是利用可用的数据建立模型，这个模型对剩余的有用。