金令牌猎头有26年的数据挖掘猎头服务经验,依托丰富的人力资源储备和猎头顾问资源,为知名企业提供“关键人才猎头、雇主品牌管理、管理咨询”服务;为个人会员提供职业生涯规划、猎头和商务合作机会。
金令牌猎头主要做上市公司、PRE-IPO、快速成长企业、集团公司、金融投资机构,年薪30万以上猎头职位。擅长民营、央企、外资客户。首次推荐成功率达75%,二次推荐95%。猎头服务质量首屈一指。
数据挖掘,在人工智能领域,习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD), 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段组成:(1)数据准备,(2)数据挖掘,(3)结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如,使用数据库管理系统查找个别的记录,或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面,则是信息检索(information retrieval)领域的任务。虽然这些任务是重要的,可能涉及使用复杂的算法和数据结构,但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构,从而有效地组织和检索信息。尽管如此,数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想:(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验,(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想,这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地,需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据,并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。