promotion image of download ymail app
Promoted

有關資料庫Data mining?

何為~~

Data mining

請朋友翻譯出來的中文名詞怪怪的.所以想請問大家.

希望大家能幫我解答我的疑惑

1 個解答

評分
  • 1 0 年前
    最佳解答

    資料探勘Data Mining的介紹

    Data Mining 是 Data Warehouse 應用方式中最重要的一種。基本上,Data Mining 是用來將你的資料中隱藏的資訊挖掘出來,所以 Data Mining 其實是所謂的 Knowledge Discovery 的一部份,Data Mining 使用了許多統計分析與 Modeling 的方法,到資料中尋找有用的特徵(Patterns)以及關連性(Relationships)。 Knowledge Discovery 的過程對 Data Mining 的應用成功與否有重要的影響,只有它才能確保 Data Mining 能獲得有意義的結果。

    Data Mining的功能  

    一般而言,Data Mining功能可包含下列五項功能:

     ‧分類(classification)

     ‧推估(estimation)

     ‧預測(prediction)

     ‧關聯分組(affinity grouping)

     ‧同質分組(clustering)

     茲將這些功能的意義及可能使用的技巧簡述如下:

    分類

    按照分析對象的屬性分門別類加以定義,建立類組(class)。例如,將信用申請者的風險屬性,區分為高度風險申請者,中度風險申請者及低度風險申請者。使用的技巧有決策樹(decision tree),記憶基礎推理(memory - based reasoning)等。

    推理

    根據既有連續性數值之相關屬性資料,以獲致某一屬性未知之值。例如按照信用申請者之教育程度、行為別來推估其信用卡消費量。使用的技巧包括統計方法上之相關分析、迴歸分析及類神經網路方法。

    預測

    根據對象屬性之過去觀察值來推估該屬性未來之值。例如由顧客過去之刷卡消費量預測其未來之刷卡消費量。使用的技巧包括迴歸分析、時間數列分析及類神經網路方法。

    關聯分組

    從所有物件決定那些相關物件應該放在一起。例如超市中相關之盥洗用品(牙刷、牙膏、牙線),放在同一間貨架上。在客戶行銷系統上,此種功能係用來確認交叉銷售(cross selling)的機會以設計出吸引人的產品群組。

    同質分組

    將異質母體中區隔為較具同質性之群組(clusters)。同質分組相當於行銷術語中的區隔化(segmentation),但是,假定事先未對於區隔加以定義,而資料中自然產生區隔。使用的技巧包括k-means法及agglomeration法。

    參考資料:

    http://www.uniminer.com/center01.htm

    • Commenter avatar登入以對解答發表意見
還有問題?馬上發問,尋求解答。