探究数据缺失的根源：TinyXML 指南

10.14 发病概率及发病结果判断 10.15 统计视图

回归分析是研究变量间相互关系及模型预测的有效工具，广泛应用于工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域。自19世纪初高斯提出最小二乘估计以来，回归分析已有200多年历史，涵盖了一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等方法。本章介绍了回归模型的基本假设、修正非合理数据的方法以及回归诊断等内容。在数据挖掘环境下，回归分析可用于预测因变量，常见的模型包括线性回归和非线性回归。

对于连续属性，首先需要对各属性值进行零均值规范化，然后进行距离计算。K-Means聚类算法通常需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。常用的相似性度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。文档数据的相似性度量通常使用余弦相似性。详细的文档—词矩阵格式可用于表达文档数据。

操作符流程图9.7和结果集过滤参数设置图9.8展示了筛选类别后的输出结果。点击运行后，我们可以观察到图9.9中优化后的输出结果。通过这样的方法，用户可以专注于关注疾病高发人群的显示输出结果。

小波基函数为局部支集函数，平均值为0。常用的小波基有Haar小波基、db系列小波基。Haar小波基函数满足：harr时域harr频域tf图7‐2Haar小波基函数小波变换对小波基函数进行伸缩和平移变换：1/(|a|1/2) * ψ((t-b)/a)其中，a为伸缩因子，b为平移因子。任意函数f(t)的连续小波变换（CWT）为：1/2*(1/|a|1/2) * ∫f(t-b) * ψ(-(t-b)/a)dt可知，连续小波变换为f(t)→W(a,b)的映射，对小波基函数增加约束条件2∫|ψ(t)|²dt < ∞则可由W(a,b)逆变换得到f(t)。其中，Ψ(t)为ψ(t)的傅立叶变换。

交叉销售通过发行联名卡等合作，使客户在其他企业消费中获得积分，增强与公司的联系，提升忠诚度。 通过数据挖掘分析重要客户的里程积累方式，针对性促销。保持客户对于企业至关重要，不仅因为争取新客户的成本高于维持老客户的成本，更重要的是客户流失会造成公司收益的直接损失。因此，在客户识别期和发展期后，航空公司应努力维系客户关系水平，提供优质的服务产品，提高服务水平来提高客户满意度，并尽可能延长高水平客户的消费期。

第16章 时间序列 16.1 时序模式 在餐饮业中，预测菜品销售量至关重要。基于时间序列分析，我们可以预测未来销售量，减少脱销和备料不足造成的延误，优化服务和物流成本。 16.1.1 时间序列算法 常用的时间序列模型如下表所示： | 模型名称 | 描述 ||---|---|| 平滑法 | 削弱随机波动，使序列平滑化 || 趋势拟合法 | 建立回归模型，预测趋势 || 组合模型 | 考虑趋势、季节性、周期性和不规则变动 | 根据序列特点，可以构建加法或乘法模型： 加法模型： tX = T + S + C +  乘法模型： tX = (T + S) * (C + )

图7.8展示了如何选择数据分割格式，图7.9详细介绍了每列数据的格式选择步骤。第二步：替换数据缺失值后，导入视图显示数据统计信息，用“？”表示缺失数据。例如，“Online shopping”列有两个缺失值，通常为“Y”或“N”，根据出现频率的规则，将其替换为“N”。在操作符“Operators”中搜索“Replace Missing Value”操作符（图7.10），将其拖拽到“Process”页面，与数据算子连接。在“Parameters”参数页面，“attribute filter type”选择“single”，选择“Online_Shopping”字段进行替换，“replenishment value”填写为“N”。配置完成后，统计视图显示缺失值已被处理。

基于 TinyXML 的离群点检测操作指南 全局离群点检测 图 18.12 展示了全局离群点检测的气泡图。 局部离群点检测 “Local Outlier Factor”操作符用于执行基于本地的离群点检测。操作流程如图 18.13 所示，检测结果如图 18.13 所示。