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凤雏

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188宝金博页面版: 数据挖掘主要方法 转自新浪博客

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内容提示: 数据挖掘主要方法 转自新浪博客 数据挖掘主要方法 数据仓库的建设和数据挖掘建模是 DM 价值链上的两大技术要点。数据挖掘从狭义的角度讲只管从数据到知识这一段。作为一个数据挖掘人员的起码要求就是充分掌握各种挖掘工具的性能、局限、应用条件等。 一般说来数据挖掘有如下六件武器描述统计、关联和相关、分类和聚类、预测、优化、结构方程模型。简要说明如下 (1)描述统计(Descriptive statistics) 描述统计是数据挖掘的入门兵器直观、简单高手常常用来摘叶飞花。描述统计包括平均数、中位数、众数、分位数、百分比、求和等。描述统...

文档格式:PDF | 页数:5 | 浏览次数:380 | 上传日期:2012-06-09 10:15:35 | 文档星级:
数据挖掘主要方法 转自新浪博客 数据挖掘主要方法 数据仓库的建设和数据挖掘建模是 DM 价值链上的两大技术要点。数据挖掘从狭义的角度讲只管从数据到知识这一段。作为一个数据挖掘人员的起码要求就是充分掌握各种挖掘工具的性能、局限、应用条件等。 一般说来数据挖掘有如下六件武器描述统计、关联和相关、分类和聚类、预测、优化、结构方程模型。简要说明如下 (1)描述统计(Descriptive statistics) 描述统计是数据挖掘的入门兵器直观、简单高手常常用来摘叶飞花。描述统计包括平均数、中位数、众数、分位数、百分比、求和等。描述统计经:屯臣仆(如直方图条形图线图散点图茎叶图等)配合使用。目前应用最为广泛的 OLAP究其本质就是针对不同的数据群在做描述统计。 描述统计的应用十分广泛比如当月公司利润总额比较不同区域的销售量等等。 (2)关联和相关(Association and Correlation) 关联规则从本质上讲是条件概率A 发生时B 同时也出现的概率是多大?只要 B 离 50%较远就是有意义的。 关联规则的一个典型的现代应用是"啤酒加尿布"。在应用关联规则时还需要多考虑的一个问题是这条规则遵循者的数量怎样?通俗的说就是如果超市的尿布只有一个人买(假设)但是这人每次买尿布时一定会买啤酒。尽管这条规则很可信(100%)但是意义却不大。 在应用关联规则时要注意两点关联不一定是因果关联是有方向的。

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