数据挖掘专利（数据 挖掘）

大数据分析与数据挖掘有什么关系

数据挖掘是一个动作，是研究数据内在的规律，并且通过各种机器学习、统计学习、模型算法进行研究。大数据其实是一种数据的状态，数据多而大，大到超出了人类的数据处理软件的极限。数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。

数据挖掘基于数据库理论，机器学习，人工智能，现代统计学的迅速发展的交叉学科，在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

未至科技大数据分析是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。文本挖掘工具是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术， 包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。

大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。大数据主要关注大规模数据的处理和管理，数据分析则更注重从大量数据中获取有价值的洞见和信息，而数据挖掘则更强调通过特定的技术和方法从大量数据中发现有用的模式和关联。

大数据将成为全行业、社会关系甚至人类文明的垫脚石。数据挖掘（Datamining）简单的说，则是一个从未经处理过的数据中提取信息的过程，重点是找到相关性和模式分析。大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于：数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化，随机化的精准数据，而是海量，混杂的大数据。

用银杏叶记录的创新药研发岁月|专利奖背后的故事

“我特别喜欢银杏叶，因为它记录了那段漫长而艰苦的科研岁月，造就了康缘人骨子里的坚韧，也成就了这一突破性创新药的诞生……”肖伟的话语中，依旧饱含着对创新的满腔热忱和不懈追求。

如何书写软件应用发明专利说明书(实例)

发明内容（第一段先写出要解决的技术问题，接着写解决该技术问题的技术方案，最后写出本发明的有益效果）为了解决问卷调查法所得数据信度和效度不高的缺点，本发明采用一种基于RFID定位技术的消费偏好调查分析方法，能够准确获知消费者的偏好。

问题五：如何书写软件应用发明专利说明书（实例） 技术领域（这个是套话，不过要套正确了）本发明涉及一种对展览会场中参展人员消费偏好进行调查分析的方法及系统，尤其涉及一种应用RFID定位技术自动获取参展人员消费偏好的方法及系统。

说明书是主体部分，自己的创意思路、产品如何使用等，都在此书写，包括：技术领域、背景技术、发明内容等，建议多参考成功的专利文件的文章布局，仿照着写自己的专利，这些都可以搜索“国家知识产权局”在其中专利检索中找到专利全文。专利实例撰写技巧2权利要求书由说明书设立，好的权利要求书可以使自己的专利得到最大保护。

根据你的问题解答如下： 对于怎么写 专利申请 书说明如下： 说明书是专利申请文件中很重要的一种文件，它起着公开发明的技术内容、支持权利要求的保护范围的作用。 （1）说明书的一般要求 a.应清楚、刀整地写明发明或实用新型的内容，使所属技术领域的普通专业人员能够根据此内容实施发明创造。