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[計算機軟件及應用]數據挖掘-資料下載頁

2025-10-10 04:11本頁面

　　

【正文】用卡欺詐、信貸風險、客戶分類、盈利客戶特征分析商業模式的識別上。 ?神經元網絡在使用時需要很長的圳練時間，因而對有足夠長訓練時間的應用更為合適。此外，神經元網絡對噪聲數據具有較高的承受能力。 3．遺傳算法的應用 ? 遺傳算法作為基于生物進化過程的組合優化方法，在數據挖掘中主要用于分類系統中，并且經常與神經網絡等數據挖掘技術綜合應用。 ? 神經元網絡在客戶的分類中的應用是比較成功的。 4．粗糙集理論的應用 ? 粗糙集在數據挖掘應用中，經常用于處理不確定問題，而且在處理過程中可以不需要關于問題的先驗知識，可以自動找出問題的內在規律。因此，在模式識別、決策分析、知識發現等方面得到較廣泛的應用。 ? 粗糙集在商業應用中也具有很大的應用范圍。知識發現工具 ?1．知識發現工具系統結構 ? (1)無耦合 ? (2)松散耦合 ? (3)半緊密耦合 ? (4)緊密耦合 2．知識發現工具運用中的問題 ?(1)數據挖掘技術應用中的共性問題 ? 在應用數據挖掘技術時，所遇到的共性問題有：數據質量、數據可視化、極大數據庫、性能與成本、分析人員的技能、數據噪聲和模式評價等問題。 ?(2)數據挖掘技術應用中的個性問題 ?。 ?。神經網絡方法也有一些缺點。第一，神經網絡易于受訓練過度的影響。第二，神經網絡的訓練速度問題。 ?。 3．知識發現的價值 ?(1)了解商業活動 ?(2)發現商業異常 ?(3)預測模型 MDX語言 ? MDX是一種語法，支持多維對象與數據的定義和操作。它在很多方面與 SQL語法相似，但并不是 SQL語言的擴展。事實上， 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查詢的創建者在編寫查詢前必須確定所請求數據集的結構，基本 MDX查詢提供如下功能： ?。 ?、元組和集合提供了對成員、元組和集合的簡要描述 (包括概念性信息及語法 )；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 SQL和 MDX的比較 ? 盡管 SQL和 MDX具有相似的語法，但是 MDX語法功能異常強大，且可以非常復雜。因為設計MDX的意圖就是提供一種查詢多維數據的簡單而有效的方法，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在概念上的區別。小結 ? 設計數據挖掘模型 ? 統計類數據挖掘 ? 知識類數據挖掘 ? MDX語言

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