[計(jì)算機(jī)軟件及應(yīng)用]數(shù)據(jù)挖掘-資料下載頁(yè)
2025-10-10 04:11本頁(yè)面
【正文】 用卡欺詐、信貸風(fēng)險(xiǎn)、 客戶分類、盈利客戶特征分析商業(yè)模式的識(shí)別上。 ?神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在使用時(shí)需要很長(zhǎng)的圳練時(shí)間，因而對(duì)有足夠長(zhǎng)訓(xùn)練時(shí)間的應(yīng)用更為合適。 此外，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)具有較高的承受能力。 3． 遺傳算法的應(yīng)用 ? 遺傳算法作為基于生物進(jìn)化過(guò)程的組合優(yōu)化方法，在數(shù)據(jù)挖掘中主要用于分類系統(tǒng)中， 并且經(jīng)常與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜合應(yīng)用。 ? 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在客戶的分類中的應(yīng)用是比較成功的。 4． 粗糙集理論的應(yīng)用 ? 粗糙集在數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中，經(jīng)常用于處理不確定問(wèn)題，而且在處理過(guò)程中可以不需要關(guān) 于問(wèn)題的先驗(yàn)知識(shí)，可以自動(dòng)找出問(wèn)題的內(nèi)在規(guī)律。因此，在模式識(shí)別、決策分析、知識(shí)發(fā) 現(xiàn)等方面得到較廣泛的應(yīng)用。 ? 粗糙集在商業(yè)應(yīng)用中也具有很大的應(yīng)用范圍。 知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具 ?1．知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ? (1)無(wú)耦合 ? (2)松散耦合 ? (3)半緊密耦合 ? (4)緊密耦合 2． 知識(shí)發(fā)現(xiàn)工具運(yùn)用中的問(wèn)題 ?(1)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中的共性問(wèn)題 ? 在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，所遇到的共性問(wèn)題有：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)可視化、極大數(shù)據(jù)庫(kù)、 性能與成本、分析人員的技能、數(shù)據(jù)噪聲和模式評(píng)價(jià)等問(wèn)題。 ?(2)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用中的個(gè)性問(wèn)題 ?。 ?。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法也有一些缺點(diǎn)。 第一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易于受訓(xùn)練過(guò)度的影響。 第二，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度問(wèn)題。 ?。 3． 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的價(jià)值 ?(1)了解商業(yè)活動(dòng) ?(2)發(fā)現(xiàn)商業(yè)異常 ?(3)預(yù)測(cè)模型 MDX語(yǔ)言 ? MDX是一種語(yǔ)法，支持多維對(duì)象與數(shù)據(jù)的定義和操作。它在很多方面與 SQL語(yǔ)法相似， 但并不是 SQL語(yǔ)言的擴(kuò)展。事實(shí)上， MDX所提供的一些功能也可由 SQL提供，盡管不是 那么有效或直觀。 1． 基本 MDX ?MDX查詢的創(chuàng)建者在編寫查詢前必須確定所請(qǐng)求數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)，基本 MDX查詢提供 如下功能： ?。 ?、元組和集合提供了對(duì)成員、元組和集合的簡(jiǎn)要描述 (包括概念性信息及語(yǔ)法 )； 軸線度和切片器維度描述軸維度和切片器維度及其在帶有SELECT和 WHERE子句的 MDX 查詢中的使用。 ? MDX查詢中的FROM子句的用途的描述。 2． 對(duì) SQL和 MDX的比較 ? 盡管 SQL和 MDX具有相似的語(yǔ)法，但是 MDX語(yǔ)法功能異常強(qiáng)大，且可以非常復(fù)雜。因?yàn)樵O(shè)計(jì)MDX的意圖就是提供一種查詢多維數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單而有效的方法，所以它采用了一致且易于理解的方式使用戶明確二維查詢和多維查詢?cè)诟拍钌系膮^(qū)別。 小結(jié) ? 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘模型 ? 統(tǒng)計(jì)類數(shù)據(jù)挖掘 ? 知識(shí)類數(shù)據(jù)挖掘 ? MDX語(yǔ)言
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