林职院春季高考大数据技术与应用专业学费是多少

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福建林业职业技术学院“首批国家示范性骨干高职院校”、“全国职业教育先进单位”、“全国绿化模范单位”、“教育部办学评估优秀等级院校”、“全国林业院校就业创业工作先进集体”、“首批福建省示范性高等职业院校”，连续5年被评为“福建省毕业生就业工作评估优秀院校”，连续5届被福建省委、省政府评为“省级文明学校”。

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大数据知识点：知识发现的过程是什么?

知识发现的过程为:(1)数据清理(消除噪声和删除不一致的数据)

(2)数据集成(多种数据源可以组合在一起)

(3)数据选择(从数据库中提取与分析任务相关的数据)

(4)数据变换(通过汇总或聚集操作，把数据变换和统成适合挖掘的形式)

(5)数据挖掘(基本步骤，使用智能方法提取数据模式)

(6)模式评估(根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式)

(7)知识表示(使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识)

大数据知识点：什么类型的数据可以挖掘?

数据挖掘可以作用于任何类型的数据，数据的最基本形式是数据库数据数据仓库数据、事务数据。也可以用于数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网。

(1)数据库数据：由一组内部相关的数据和一组管理和存储数据的软件程序组成。关系数据库是表的汇集，每个表被赋予一个唯一-的名字， 含有一组属性(列或字段)，并且通常存放大量元组(记录或行)。每个元组代表一个对象， 被唯的关键字标识， 并被-组属性值描述。 通常为关系数据库构建语义数据模型，如实体-联系(ER) 数据模型。

(2)数据仓库：数据仓库是一个从多 个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下， 并且通常驻留在单个站点上。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模。每个维对应于模式中的一个或-组属性，每个单元存放某种聚集度量值

(3)事务数据：每个记录代表一个事务

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