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2026-02-03 13:31本頁面

　　

【正文】零售（如超級市場）等商業領域 ?所能解決的典型商業問題： ? 數據庫營銷、客戶群體劃分、背景分析、交叉銷售、客戶流失性分析等等數據挖掘的典型示例 ?超市中的數據挖掘，小孩尿布和啤酒的關系 ?IBM推出 Advanced Scout軟件，應用于 NBA球隊數據挖掘的主要功能數據總結分類聚類估計與預測關聯和序列發現數據總結 ?也可稱為描述 (Description) ，目的是對數據進行濃縮，給出它的總體的綜合描述，實現對原始數據的總體把握。 ?常用的數據描述的方法是統計學的傳統方法，如計算數據項的總和、均值、方差等基本描述統計量；或繪制直方圖、折線圖等統計圖形。分類 ?分類（ Classification）就是研究已分類資料的特征，分析對象屬性，據此建立一個分類函數或分類模型，然后運用該模型計算總結出的數據特征，將其他未經分類或新的數據分派到不同的組中。這常用來對資料作篩選工作。聚類 ?聚類（ Clustering）是指當要分析的數據缺乏描述信息，或是無法組成任何分類模式時就采用聚類的方法，將異構母體區隔為較具同構性的群(Cluster)，即將組之間的差異識別出來，并對個別組內的相似樣本進行挑選，實現同組數據相近，不同組數據相異。估計與預測 ?估計（ Estimation）是根據已有的資料，對某一參數或數值進行估計。來獲取數據其他未知屬性之值。 ?預測（ Prediction）是根據對象屬性、過去的觀察值和有關資料對該屬性的未來值進行預測，估計預測使用的技巧主要是回歸分析、時間數列分析及人工智能、神經網絡方法。關聯和序列發現 ?關聯和序列發現（ Correlation and Sequence Discovery）數據庫中的數據一般都存在關聯關系，即變量之間存在某種規律，關聯就是要找出某一件事或某一資料中會同時出現的東西。 ?由于我們并不知道數據庫中數據的關聯是否存在精確的關聯函數，即使知道也是不確定的，因此關聯分析生成的規則帶有可信度。數據挖掘的方法和工具 ?分析方法 (Analytic Method) ?決策樹 (Decision Tree) ?神經網絡 (Neural Network) ?遺傳算法 (Geic Algorithms) ?相關規則 (Correlation Rule) ?數據可視化 (Data Visualization) ?近鄰算法 (K—nearest) ?連機分析處理 (On Line Analysis Processing) ?粗糙集 (Rough Sets) 分析方法 ?數據挖掘中大量采用統計分析方法，如描述統計、概率論、回歸分析、時間序列分析、多元分析等。 ? 回歸分析是用于了解自變量和因變量之間的關系，并用這些關系來進行分析和預測。 ? 時間序列分析，即利用時間序列模型進行分析。 ? 多元分析是對多維隨機變量進行分析的技術，其主要有主成分分析、因子分析、判別分析、聚類分析及典型相關分析等。決策樹 ?一種用樹枝狀展現數據受各變量的影響情況的分析預測模型，根據對目標變量產生效應的不同而制定分類規則，它是建立在信息論基礎之上，對數據進行分類的一種方法。神經網絡 ?一種模仿人腦思考結構的數據分析模式，由輸入變量或數值中自我學習并根據學習經驗所得的知識不斷調整參數，以期得到資料的模式。是建立在自學習的數學模型基礎之上，它可以對大量復雜的數據進行分析，并能完成對人腦或計算機來說極為復雜的模式抽取及趨勢分析。參考文獻謝謝大家演講完畢，謝謝觀看！

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