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这些图表可能会引出令人感兴趣的数据子集

  什么是随机试验, 样本空间, 样本点, 随机事件, 复合事件, 必然事件, 不可能事件?

  1.关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性,即一个事件发生的同时,另一个事件也

  参数设置:模型通常需要大量的参数调整。列出这些参数的含义和设置规则,以及最终的。

  基本思想是按照某种方法进行层次分解。有自底向上的凝聚和自顶向下分裂两种方法。

  总结一下各种聚类的几何特征:K均聚类是线性的,层次聚类是凸面的,密度聚类可以是凹面的,网聚类是网的。

  2.选择、创建数据集。在定义目标之后,所需的数据就已经确定了,包括找出可用的数据、获取额外的辅助数据。然后整合这些数据到一个数据集中,对每个数据属性进行考虑并处理。数据挖掘以数据为基础,因此这个步骤非常重要。如果一些重要的属性丢失,则会导致整个挖掘过程的失败。为了使工程开展得更加顺利,可以考虑在数据集中提供尽可能多的属性,但另一方面,采集、组织、处理数据的成本也会增加。整个过程是一个迭代的过程,通过迭代,改变数据集,观察结果的变化,找到能够权衡效果和成本的结果集。

  修订参数设置:根据模型评估,修订参数设置以完成下轮建立模型的任务。通常需要反复地进行模型建立和评估,直到确信已找到最好的模型为止。在文档中记录下所有修订和评估。

  5.选择合适的数据挖掘方法。数据准备好,就要开始抉择采用什么数据挖掘方法(分类、回归、聚类等)。这主要依据数据挖掘的目标,当然也和前面的步骤有关系。数据挖掘主要有两种目标:预测和描述。预测经常涉及有监督的方式,描述经常涉及无监督和可视化方面的方式。大多数的数据挖掘技术以归纳推理为基础,通过足够数量的训练数据显式或隐式地一般化为模型。其前提假设条件是,这个训练得出的模型可以预测未来的情况。

  数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先知,有效和可实用三个特征。

  经验文档:描述获得的重要经验,比如容易出错的地方、处理疑难问题的过程、数据挖掘技术的选择经验等。最好能有每个项目成员的经验报告。

  在模型的顶层,数据挖掘过程由一些阶段组成,每个阶段包括若干个第二层的一般任务。一般任务层设计得尽可能完全和稳定。第三层为具体任务层,描述一般任务层的活动如何在某一具体环境中实施。具体任务是以不连续步骤的方式执行的,这种描述理想化地表示了一个事件序列。第四层是过程实例,是有关一次实际数据挖掘项目的活动、决策和结果的记录。它表示一个特定项目中发生的实际情况,而不是一般情况。

  4.数据转换。在这个步骤中,数据转换成挖掘所需的式,比如数据降维和属性转换。这个步骤非常重要,而且在不同的领域,通常处理方式也是千差万别的。当采用不合适的数据转换方式进行挖掘的时候,其结果可能会非常意外。当完成以上4步之后,接下来后面的4步(5、6、7、8)就是关于数据挖掘的部分了。

  决定性现象: 就是不是0就是1的现象, 如水到100度必然沸腾, 筛子不可能到8点

  第一阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求,将商业问题转化为数据分析问题,同时生成数据挖掘问题定义和完成目标的初步计划。问题定义中,要说明工作开展的背景,问题的业务价,工程结果的评价标准。在计划中要写明牵头和配合部门,各个角色的主要任务,整个工程各阶段的时间安排。由于数据挖掘小组可能对涉及的业务并不是特别熟悉,这一阶段通常需要业务专家的参与。

  根据评价的结果和过程重审,确定项目应该如何推进,需要决定是结束之前的阶段进入部署阶段还是继续重复前面的阶段,甚至创建新的数据挖掘项目。本任务也包括了影响决策的遗留资源和预算分析

点击次数:  更新时间:2019-09-13 15:28   【打印此页】  【关闭
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