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来源: 发布时间:2024年05月21日

4.相关性分组或关联规则。其目的是发现哪些事情总是一起发生。 [5] 5.聚类。它是自动寻找并建立分组规则的方法,它通过判断样本之间的相似性,把相似样本划分在一个簇中。1、数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分Credilogros Cía Financiera S.A. 是阿根廷第五大公司,资产估计价值为9570万美元,对于Credilogros而言,重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险,以便将承担的风险小化。该公司的个目标是创建一个与公司系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理申请。同时,Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具。除这些之外,其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作,包括零售家电连锁店和手机销售公司。数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律三个步骤。徐州质量智能推荐推荐

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(2)建立数据挖掘库。建立数据挖掘库包括以下几个步骤:数据收集,数据描述,选择,数据质量评估和数据清理,合并与整合,构建元数据,加载数据挖掘库,维护数据挖掘库。 [3] (3)分析数据。分析的目的是找到对预测输出影响的数据字段,和决定是否需要定义导出字段。如果数据集包含成百上千的字段,那么浏览分析这些数据将是一件非常耗时和累人的事情,这时需要选择一个具有好的界面和功能强大的工具软件来协助你完成这些事情。(4)准备数据。这是建立模型之前的一步数据准备工作。可以把此步骤分为四个部分:选择变量,选择记录,创建新变量,转换变量。淮安哪里智能推荐私人定做它的基本观点是“适者生存”原理,具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。

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虽然由记录器方法生成的信息准确无误,但是无法实时传递数据,客户和DHL都无法在发生温度偏差时采取任何预防和纠正措施。因此,DHL的母公司德国邮政世界网(DPWN)通过技术与创新管理(TIM)集团明确拟定了一个计划,准备使用RFID技术在不同时间点全程跟踪装运的温度。通过IBM全球企业咨询服务部绘制决定服务的关键功能参数的流程框架。DHL获得了两方面的收益:对于终客户来说,能够使医药客户对运送过程中出现的装运问题提前做出响应,并以引人注目的低成本切实地增强了运送可靠性。对于DHL来说,提高了客户满意度和忠实度;为保持竞争差异奠定坚实的基础;并成为重要的新的收入增长来源。

如刘君强等设计的smart Miner数据挖掘系统中的算法模块采用了组件对象模型COM技术进行构造,并通过算法描述库为组件提供注册机制,任何符合COM标准的算法模块可方便地加入到系统中。在史忠植等人研究开发的MSMiner系统中各种数据挖掘核心算法以动态链接库DLL的形式加以实现,并可以在系统运行过程中动态加载,该系统中还提供了专门的算法管理模块,通过挖掘算法库管理各种挖掘算法, 并通过元数据的形式提供算法的注册机制。 [1] 知识评价及知识表示层在将挖掘结果呈现给用户之前通过知识评价可以有效地去除冗余的、无用的挖掘结果, 对提高系统的可用性有着重要的意义.知识评价的度量标准主要包括有效性、新颖性、潜在有用性和终可理解性. 聂艳霞等详细介绍了知识评价与数据挖掘过程结合的4 种方式。模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。

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目前,数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。 [4] 神经网络法神经网络法是模拟生物神经系统的结构和功能,是一种通过训练来学习的非线性预测模型,它将每一个连接看作一个处理单元,试图模拟人脑神经元的功能,可完成分类、聚类、特征挖掘等多种数据挖掘任务。神经网络的学习方法主要表现在权值的修改上。其优点是具有抗干扰、非线性学习、联想记忆功能,对复杂情况能得到精确的预测结果;缺点首先是不适合处理高维变量,不能观察中间的学习过程,具有“黑箱”性,输出结果也难以解释;其次是需较长的学习时间。神经网络法主要应用于数据挖掘的聚类技术中。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。常州高科技智能推荐私人定做

有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型,这个模型是对一个特定属性的描述。徐州质量智能推荐推荐

数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容: [3] 图1 数据挖掘的系统模型 [3]  (1)定义问题。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。比如,想提高电子信箱的利用率时,想做的可能是“提高用户使用率”,也可能是“提高一次用户使用的价值”,要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的,必须做出决定。徐州质量智能推荐推荐

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