[計算機軟件及應用]數(shù)據(jù)挖掘-文庫吧資料
2024-10-25 04:11本頁面
【正文】 應用成本與其可接受的響應時間不好統(tǒng)一。 ?（ 3）許多情況下，商業(yè)分析人員并不知道需要查找什么 (或無法選擇離散的變量分析 )， 此時，統(tǒng)計分析工具將無法工作。 ?（ 1）它是勞動力密集的，需要相當一部分統(tǒng)計分析員和商業(yè)分析員的分析勞動。統(tǒng)計分析是一種有力的技術，用它可以了解客戶、市場、產品和其他關鍵商業(yè)參數(shù)。具體來說，應該遵循以下 3個基本原則。數(shù)據(jù)不一致可以使用其他材料人工加 以更正，例如數(shù)據(jù)輸入時的錯誤可以便用紙上的記錄加以更正。給定一個數(shù)值屬性的噪聲，可以將其平滑掉 或剔除掉噪聲。 ? 。 1． 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具的功能 ?（ 1）可視化功能 ?（ 2）探索功能 ?（ 3）統(tǒng)計功能 ?（ 4）數(shù)據(jù)管理功能 ?（ 5）顯示功能 ?（ 6）挖掘結果描述功能 ?（ 7）開發(fā)工具 ?（ 8）可接受的響應時間 2． 統(tǒng)計分析類工具的用途 ? 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘工具可以在時序數(shù)據(jù)和序列數(shù)據(jù)的挖掘中發(fā)揮重要作用，主要是趨勢分 析、相似性搜索、與時間有關數(shù)據(jù)的序列模式挖掘和周期性模式的挖掘。如 果知道其中一個對象的預測值后，可以預測其最近的鄰域對象。 ?3．聚類挖掘技術 ? (1)聚類分析原理 ? (2)分層聚類 ? (3)劃分聚類 ? (4)密度聚類 ? (5)網(wǎng)格聚類 ? (6)模型聚類 ?4．最近鄰域數(shù)據(jù)挖掘 ? 最近鄰域數(shù)據(jù)挖掘工具是數(shù)據(jù)挖掘技術中最容易理解的技術之一，因為它用與人們思維 方式相似的方法進行分析 —— 檢測最接近的匹配樣本。 統(tǒng)計分析類數(shù)據(jù)挖掘技術 ? 統(tǒng)計類數(shù)據(jù)挖掘技術是數(shù)據(jù)挖掘技術中較為成熟的一種，主要包括數(shù)據(jù)的聚集與度量技 術、各種回歸技術、聚類挖掘技術和最近鄰域挖掘技術等。目前所使用的一些經典數(shù)據(jù)挖掘技術 (如 CART和 CHAID等 )都來自統(tǒng)計技術。 5． 對數(shù)據(jù)挖掘模型的其他操作 ? 也可以為數(shù)據(jù)挖掘模型分配安全角色，以將對該模型及其預測能力的訪問權限限制為特 定用戶和組、當數(shù)據(jù)挖掘模型鏈接到相應的數(shù)據(jù)庫時，將使用數(shù)據(jù)庫角色決定是否允許訪問 鏈接到數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)挖掘模型，這與在多維數(shù)據(jù)集中使用數(shù)據(jù)庫角色類似。 ? 圖形化是指以易十理解的可視化格式顯示復雜數(shù)據(jù)的過程，但在數(shù)據(jù)挖掘中實現(xiàn)卻非常 困難。這個進程并不將培訓數(shù)據(jù)保存到 數(shù)據(jù)挖掘模型中，而是通過數(shù)據(jù)挖掘模型分析培訓數(shù)據(jù)，找出以后可使用的規(guī)則和模式，以 確定預測列的圖值并將統(tǒng)計信息作為數(shù)據(jù)挖掘模型內容保存。 3． 培訓數(shù)據(jù)挖掘模型 ?為提供預測性的結果，數(shù)據(jù)挖掘模型首先必須在稱為 “培訓 ”的進程中采用已知數(shù)據(jù)。 ?(2)通過編輯器編輯 OLAP數(shù)據(jù)挖掘模型 ? 可以使
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