DATA MINING 中文是什么意思 - 中文翻译

• 数据挖掘

在 印度尼西亚 中使用 Data mining 的示例及其翻译为 中文

Apa maksud dari data mining?
DataMining是什么意思？?

Hari ini data mining dan KDD digunakan secara bergantian.
今天，数据挖掘和KDD可以用于交换。

Apakah yang dimaksud dengan data mining??
DataMining是什么意思？?

Yang tidak jelas adalah data mining lain yang sedang dilakukan oleh siapa dan untuk tujuan apa.
目前尚不清楚的是其他数据挖掘是由谁来完成的，也是为了什么目的。

Siswa dapat berkonsentrasi dalam sistem cerdas, bahasa dan alat-alat, sistem terdistribusi, keamanan, teori, database/ data mining, atau grafis.
学生可以在智能系统，语言和工具，分布式系统，安全性，理论，数据库/数据挖掘，或图形集中。

Secara umum tugas data mining dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori: deskriptif dan prediktif.
总的来说，数据挖掘任务可以分为两类：描述性的和预测性的。

Menurut laporan terbaru oleh McKinsey Global Institute, data mining akan mendorong gelombang berikutnya inovasi.
根据麦肯锡全球研究院最近的一份报告，数据挖掘将推动下一波创新。

Data Mining dan Business Intelligence berfokus pada analisis data otomatis dan ekstraksi informasi dan pengetahuan.
数据挖掘和商业智能专注于自动数据分析和信息和知识的提取。

Siswa harus mampu mengembangkan aplikasi data mining dengan diperlukan standar keamanan untuk melindungi sistem database.
学生应该能够开发数据挖掘应用程序所需的安全标准，以保护系统数据库。

Selain itu, siswa akan mengambil bagian dalam kunjungan lapangan profesional ke perusahaan terkemuka, untuk meningkatkan pemahaman mereka tentang data mining dan keamanan maya.
此外，学生还将参加专业的领先公司实地考察，以加强他们对数据挖掘和网络安全的理解。

Oracle Data Mining menyertakan fungsi data mining untuk membuat klasifikasi, prediksi dan juga asosiasi.
Oracle数据挖掘嵌入了数据挖掘功能，以进行分类、预测和关联。

Teori dari Business Analytics biasanya diterapkan untuk bidang-bidang seperti perencanaan rantai pasokan, data mining, manajemen call center, manajemen pendapatan dan manajemen risiko.
从商业分析的理论通常应用于领域，如供应链规划，数据挖掘，呼叫中心管理，收入管理和风险管理。

Data pergudangan, seperti data mining, adalah istilah yang relatif baru meskipun konsep itu sendiri telah ada selama bertahun-tahun.
数据仓库，如数据挖掘，是一个相对较新的术语，虽然这个概念本身已经存在多年了。

Tingginya volume dataset kejahatan dan juga kompleksitas hubungan antara data semacam ini membuat kriminologi menjadi bidang yang tepat untuk menerapkan teknik data mining.
大量的犯罪数据集以及这些数据之间关系的复杂性使犯罪学成为应用数据挖掘技术的适当领域。

Machine Learning dan Data Mining( Macadamia) adalah salah satu dari delapan jurusan yang ditawarkan di Program Master di Komputer, Komunikasi dan Ilmu( CCIS).
机器学习与数据挖掘（夏威夷）是硕士课程在计算机，通信和信息科学（CCIS）提供的八个专业之一。

Ilmu Data: Bisnis dan Tata lulusan tidak hanya akan memiliki pengetahuan dan keahlian di bidang analisis data dan data mining, tetapi juga dalam ekonomi, manajemen dan perspektif hukum pada data besar.
数据科学：商业与管理的毕业生不仅有知识，有专长的数据分析和数据挖掘领域，而且在经济，管理和大数据的法律观点。

SAS Visual Data Mining and Machine LearningMenyelesaikan masalah Anda yang paling rumit lebih cepat dengan pemrosesan dalam memori pada satu lingkungan yang terintegrasi.
SAS®可视化数据挖掘和机器学习通过单一、集成的内存环境更快地解决您最复杂的问题。

Lebih khusus, penelitian ini terutama berfokus pada: Manajemen Hubungan Pelanggan Analitik/ intelijen pelanggan( yaitu, menggunakan teknik data mining untuk mengungkap Pengetahuan dalam Database( KDD)), serta riset pasar/ pemasaran.
更具体地说，研究主要集中在：分析客户关系管理/客户智能（即使用数据挖掘技术来揭示知识的数据库（KDD）），以及市场/营销调研。

Data mining memungkinkan orang untuk menemukan dan menafsirkan pola tersebut, untuk membantu mereka membuat keputusan yang lebih tepat dan lebih baik dalam melayani pelanggan mereka.
数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。

Lebih khusus, penelitian ini terutama berfokus pada: Analitik Customer Relationship Management/ pelanggan intelijen( yaitu, menggunakan teknik data mining untuk mengungkap Pengetahuan di Database( KDD)), serta riset pasar/ pemasaran.
更具体地说，研究主要集中在：分析客户关系管理/客户智能（即使用数据挖掘技术来揭示知识的数据库（KDD）），以及市场/营销调研。

Machine learning terkadang digabungkan dengan data mining, dimana subfield yang terakhir lebih berfokus pada analisis data eksploratif dan dikenal sebagai pembelajaran tanpa pengawasan.
机器学习有时与数据挖掘相混淆，后者子领域更侧重于探索性数据分析，被称为无监督学习。

Dalam program kami, Anda akan bekerja pada proyek-proyek dunia nyata dan mempelajari keterampilan yang diperlukan untuk berhasil dalam visualisasi data, pemodelan statistik, data mining, optimasi, dan simulasi untuk mahir menganalisis dataset besar dan menghasilkan wawasan ditindaklanjuti.
在我们的程序，你将工作在真实世界的项目，学习必要的技能，在数据可视化，统计建模，数据挖掘，优化和模拟，以熟练地分析大量的数据集，并产生可操作的见解成功。

PERUSAHAAN MANUFAKTUR dapat menggunakan data mining untuk mencari pola dalam proses produksi, sehingga mereka dapat secara tepat mengidentifikasi bottleneck dan metode yang salah dan menemukan cara untuk meningkatkan efisiensi.
制造企业可以使用数据挖掘在生产过程中发现模式，从而可以精确地识别出瓶颈和有缺陷的方法，并设法提高效率。

Sebagian besar kebingungan antara kedua komunitas penelitian ini( yang sering mengadakan konferensi terpisah dan jurnal terpisah, ECML PKDD menjadi pengecualian utama) berasal dari asumsi dasar yang mereka gunakan: dalam mechine learning, kinerja biasanya dievaluasi sehubungan dengan kemampuan untuk mereproduksi pengetahuan yang diketahui, sedangkan dalam penemuan pengetahuan dan data mining( KDD) tugas utamanya adalah penemuan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui.
这两个研究团体（通常有单独的会议和单独的期刊，ECMLPKDD是一个主要的例外）之间的大部分混淆来自他们使用的基本假设：在机器学习中，性能通常根据能力来评估再现已知知识，而在知识发现和数据挖掘（KDD）中，关键任务是发现以前未知的知识。

RETAILERS dapat menggunakan data mining untuk mengidentifikasi produk mana yang kemungkinan dibeli orang berdasarkan kebiasaan pembelian mereka sebelumnya, atau barang mana yang kemungkinan akan dijual pada waktu-waktu tertentu dalam setahun.
零售商可以部署数据挖掘，以更好地识别人们根据过去的购买习惯可能购买哪个产品，或者哪些商品在一年的某些时间可能热卖。

Dalam data yang kaya lingkungan metode ini dari data mining, pembelajaran mesin, visualisasi statistik, statistik komputasi dan metode statistik komputer-intensif lainnya termasuk dalam program telah menjadi semakin populer dengan kedua lembaga pemerintah dan sektor swasta.
从数据挖掘，机器学习，统计可视化，计算统计和列入计划的其他计算机密集型统计方法，这些丰富的数据环境方法已经成为包括政府机构和私营部门日益流行。

Dalam data yang kaya lingkungan metode ini dari data mining, pembelajaran mesin, visualisasi statistik, statistik komputasi dan metode statistik komputer-intensif lainnya termasuk dalam program telah menjadi semakin populer dengan kedua lembaga pemerintah dan sektor swasta.
在这些丰富的数据环境，从数据挖掘，机器学习，统计可视化，计算统计和列入计划的其他计算机密集型统计方法方法已经成为包括政府机构和私营部门日益流行。

Melalui pemodelan, simulasi, data mining, dan studi tentang fenomena tertentu melalui analisis komputer dan teknik, Anda akan belajar untuk menerapkan teknologi yang luar biasa dan proses untuk menjawab pertanyaan yang paling rumit di dunia sebagai bagian dari gelar Komputasi dan Ilmu data Anda.
通过建模，仿真，数据挖掘，并通过计算机分析和工程的具体现象的研究中，您将学习如何运用非凡的技术和工艺来回答世界上最复杂的问题为您的计算和数据科学学位课程的一部分。