博途历史数据怎么做，数据挖掘的主要学科来源有哪些

博途历史数据怎么做？

博途历史数据的处理是需进行清洗、整理还有分析的。第一，需对数据进行清洗，去除一部分无效的数据或者异常值，保证数据的准确性。其次，需对数据进行整理，将不一样来源、不一样格式的数据整合在一起，并进行格式转换、标准化等处理。后，需对数据进行认真分析，可以采取数据挖掘、统计学等方式，对数据进行深入的探索和分析，发现数据中的规律和特点，提出有效的结论和建议。博途历史数据的处理是重要的数据分析过程，可以为企业和组织提供更准确的数据支持和详细指导。

数据挖掘的主要学科来源？

数据挖掘主要来源自于数据库和统计学，

数据挖掘目标是针对各自不同的数据，都可以提取出 我们需的知识结构的 表达式。

故此，它是一个大杂烩， 这个大杂烩里没能找到很通用的原理，现在这个概念已经不火了

说来自数据库 是因为数据挖掘不是玩理论是一定要从实在数据启动的过程。

而算法不少都来自于之前统计理论，还有机器学习理论。

数据挖掘起源自于各种学科，这当中重要，要优先集中精力的是统计学和机器学习。统计学起源自于数学其强调的是数学的精确性；机器学习主要起源自于计算机实践其更倾向于实践，主动检测某个东西，来确定它的表现形式。

TKDE是什么会议？

TKDE不是会议是学术期刊。

TKDE在顶级会议及期刊中，在期刊中占有一席之地。

数据挖掘领域：KDD 第二档：ICDM，SDM， SIGKDD, CIKM，WSDM，ECML-PKDD 和 PAKDD

期刊：TKDE,TKDD,TIST。

你好，TKDE是指《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》是计算机科学领域国际顶级期刊之一。该期刊发表相关知识和数据工程方面的原创性优质论文，涵盖了领域的各个方面，如数据挖掘、数据管理、机器学习、数据集成、信息检索和数据库系统等。TKDE在该领域具有广泛的影响力和声誉是学术界和工业界的研究人员追求的高水平出版物之一。

TKDE是中国计算机学会推荐的A类期刊，主要刊登计算机科学、人工智能、电子工程、计算机工程等领域在知识与数据工程方向的学术论文。

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