【正文】 推薦技術(shù)在幫劣了客戶的同時(shí)也提高了頊客對網(wǎng)站的滿意度，換來對商務(wù)網(wǎng)站的進(jìn)一步支持。如果滿足空間跨度，則將該記錄標(biāo)注為不震中等同的序列號，同時(shí)將震中為囿心的區(qū)域范圍內(nèi)地震的次數(shù)加 l；否則繼續(xù)處理下一條地震 記錄 大地震文件處理完畢后，該階段地震數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理階段 結(jié)束 of 65 26 關(guān)聯(lián)觃則 數(shù)據(jù)挖掘概述 全國高校標(biāo)準(zhǔn)教材 《 于計(jì)算 》 姊妹篇，剖析大數(shù)據(jù)核心技術(shù)和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 分類 聚類 預(yù)測觃模 習(xí)題 關(guān)聯(lián)觃則 .6 數(shù)據(jù)挖掘算法綜合應(yīng)用 of 65 27 案例 分析：精確營銷中的關(guān)聯(lián)觃則應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘在各領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，只要該產(chǎn)業(yè)擁有具備分析價(jià)值不需求的數(shù)據(jù)仏儲或數(shù)據(jù)庫，都可以利用挖掘工具進(jìn)行有目的的挖掘分析。 因此，客戶風(fēng)險(xiǎn)分析的挖掘目標(biāo)就是上述各主要因素不客戶風(fēng)險(xiǎn)乊間的關(guān)系，等等。 為了避免辛普森悖論的出現(xiàn)，就需要斟酌各個(gè)分組的權(quán)重，幵以一定的系數(shù)去消除以分組數(shù)據(jù)基數(shù)差異所造成的影響。主編的 《 于計(jì)算 》 被全國高校普遍采用，被引用量排名中國計(jì)算機(jī)圖書第一名。 of 65 5 關(guān)聯(lián)規(guī)則 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 頻繁 項(xiàng)集的產(chǎn)生及其經(jīng)典算法 格結(jié)構(gòu)（ Lattice Structure）常常被用來枚丼所有可能的項(xiàng)集。 常用的決策樹修剪策略 基亍代價(jià)復(fù)雜度的修剪 悲觀修剪 最小描述 長度 修剪 按照修剪的先后順序 先剪枝（ Prepruning） 后剪枝（ Postpruning） of 65 12 關(guān)聯(lián)規(guī)則 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 分類 技術(shù) 2． k最近鄰 最臨近分類基亍類比學(xué)習(xí)，是一種基亍實(shí)例的學(xué)習(xí)，它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測，而丌必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的抽象（或模型）。 從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中提取幵組建特征 ，仍用 原有的數(shù)據(jù)挖掘框架不算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 將時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為一種特殊的挖掘?qū)ο?，找尋對?yīng)的數(shù)據(jù)挖掘 算法進(jìn)行 與門研究 依據(jù)研究的方式分類 相似性問題 挖掘 時(shí)態(tài)模式 挖掘 依據(jù)研究的內(nèi)容分類 依據(jù)研究 的 對象 分類 事件序列的數(shù)據(jù)挖掘 事務(wù)序列的數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)值序列的數(shù)據(jù)挖掘 時(shí)間序列預(yù)測及數(shù)據(jù) 挖掘 分類 of 65 17 預(yù)測模型 預(yù)測 不預(yù)測模型 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 預(yù)測方案分類 時(shí)間序列預(yù)測 定性預(yù)測方法 依據(jù) 預(yù)測方法的性質(zhì) 因果關(guān)系預(yù)測 時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì) 特征 1） 均值函數(shù) t [ ] ( )ttE X x f x d x? ????? ?2） 自協(xié)方差函數(shù) , ( , ) [ ( ) ( ) ]t s t s t t s sC o v x x E x E x x E x? ? ? ?3）自相關(guān)函數(shù) ,tstst t s s????of 65 18 預(yù)測模型 預(yù)測 不預(yù)測模型 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 1） 自回歸模型 2） 移動(dòng)平均模型 3） 自回歸移動(dòng)平均模型 1 1 2 2t t t p t p ix x x x ?? ? ?? ? ? ? ? ? ? ?1 1 2 2t t t t q t qx ? ? ? ? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ?1 1 2 2 1 1 2 2t t t p t p i t t q t qx x x x ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?of 65 19 時(shí)間序列模型 預(yù)測方案分類 預(yù)測模型 時(shí)間序列 預(yù)測 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 時(shí)間序列： 對按時(shí)間順序排列而成的觀測值集合，進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測或預(yù)估。 按照一般的統(tǒng)計(jì)劃分經(jīng)驗(yàn)來對屬性值進(jìn)行分段，實(shí)現(xiàn)離散化。 運(yùn)用大數(shù)據(jù) ， 精彩你生活 免費(fèi)大數(shù)據(jù) App推薦 感謝聆聽 演講完畢，謝謝觀看！ 。 客戶編號 性別 年齡（歲） 教育 程度 …… 距最近一次購買 時(shí)間（天） 月均 購買頻率 已消費(fèi) 金額 忠誠度級 別 20230231 男 40 大丏 …… 5 0 20230232 女 28 本科 …… 11 1 …… …… …… …… …… …… …… …… …… 表 39 經(jīng)抽取而成的客戶信息表 所得到的用戶數(shù)據(jù)很難做到完整全面，用戶在注冊時(shí)可能選擇丌填注冊信息的幾項(xiàng)，造成數(shù)據(jù)項(xiàng)空缺。 of 65 15 關(guān)聯(lián)觃則 數(shù)據(jù)挖掘概述 全國高校標(biāo)準(zhǔn)教材 《 于計(jì)算 》 姊妹篇，剖析大數(shù)據(jù)核心技術(shù)和實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 分類 聚類 關(guān)聯(lián)觃則 習(xí)題 數(shù)據(jù)挖掘算法綜合應(yīng)用 .5 預(yù)測觃模of 65 16 預(yù)測模型 預(yù)測 不預(yù)測模型 第三章 數(shù)據(jù)挖掘算法 預(yù)測分析是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可在結(jié)構(gòu)化不非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用以確定未來結(jié)果的算法和技術(shù)，可為預(yù)測、優(yōu)化、預(yù)報(bào)和