基于智能数据挖掘的经济预测与分析

这是一款基于Matlab开发的工具，用于预测壳牌生态马拉松和SAE超级跑车的燃油经济性能。

在本项目“贷款批准预测分析：使用数据挖掘技术进行贷款批准预测”中，主要应用了多种数据挖掘技术，目标是准确预测贷款批准的可能性。项目的流程如下： 1. 数据预处理 数据预处理是数据挖掘中的重要步骤。此阶段中：- 清洗数据：处理缺失值、异常值和重复值；- 数据转换：对数值数据进行归一化或标准化处理；- 变量编码：对分类变量使用独热编码 (One-Hot Encoding)，以确保数据格式适合模型输入。 2. 数据集划分 将数据分为训练集和测试集（如70%/30%的比例）； 或使用k折交叉验证，更有效地评估模型的泛化性能。 3. 模型选择与训练 选择适合的数据挖掘算法对数据进行训练。常见算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)，甚至是神经网络等。这些模型各有优势，选择基于数据特征和业务需求。 4. 模型评估 通过准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC曲线等指标，评估模型在正确分类批准与拒绝贷款方面的表现。 5. 超参数优化 使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法调整模型的超参数，以提升预测性能。 6. 结果可视化 使用Matplotlib或Seaborn库绘制图形，展示预测结果和实际结果的对比；并通过特征重要性分析来识别对贷款批准最有影响的关键因素。 该项目通过数据预处理、模型选择、性能评估、参数优化和结果可视化等步骤，帮助金融机构实现精准的贷款批准预测，提高业务效率并加强风险控制。

探索数据背后的奥秘，洞察商业未来！本书深入浅出地阐释了商业智能、数据挖掘、机器学习和模式分类等前沿技术，引领您步入数据驱动的智能时代。

汇聚众多领域专家智慧结晶，《基于智能体的数据挖掘》探索智能体与数据挖掘技术的深度融合，揭示智能体如何利用数据挖掘提升决策能力和适应性。

短期电力负荷预测精度对电网企业的运营管理和调度管理至关重要。 针对电力负荷受多种非线性因素影响, 难以获得高精度预测结果的问题, 提出一种基于聚类分析的短期负荷智能预测方法。 该方法首先利用k-means聚类技术对训练集气象数据进行聚类分析, 提取相似日及其相关历史数据, 然后构建支持向量机模型进行短期电力负荷预测。 算例结果表明, 该方法预测结果平均相对误差为0.88%, 优于同结构支持向量机预测 (1.66%) 和ARMA预测 (3.81%)。

许多参与动态市场的企业需要及时制定产品定价和有效利用库存资源的决策。我们介绍了一系列统计模型，结合经济环境特征和未来经济状况预测能力，用于战术（短期）和战略（长期）决策，例如产品定价和产成品库存管理。我们的模型采用循环统计模式表征经济状况，名为经济体制，具有明确的解释性。展示了如何利用这些模型预测价格趋势及以给定价格接收客户订单的概率。这些制度模型基于历史数据进行统计分析开发，并实时用于市场状况表征及多时间尺度市场状况预测。我们使用供应链管理贸易代理竞争(TAC SCM)测试平台评估了模型，该平台特点是竞争性采购、销售市场及动态定价。研究结果表明，我们的方法在短期定价决策和长期资源分配方面优于传统预测建模方法。

数据挖掘模型新视角：智能体技术赋能 该文档深入探讨了如何利用智能体技术构建高效的数据挖掘模型。不同于传统方法，智能体驱动的模型展现出在复杂数据环境下的优越性，例如： 自主学习和适应性: 智能体能够动态地从数据中学习并根据环境变化调整自身行为，无需持续的人工干预。 分布式计算和协作: 多个智能体可以并行工作，分担计算压力，并通过相互协作完成复杂的数据挖掘任务。 智能决策和预测: 通过模拟人类的决策过程，智能体能够识别数据中的隐藏模式，并进行更精准的预测。 这份研究为数据挖掘领域注入了新的活力，为构建更智能、更高效的数据分析工具提供了理论基础和实践方向。

课程内容: 经济建模概述 MATLAB 软件介绍 数值运算方法 离散经济模型构建 MATLAB 程序设计 符号运算应用 MATLAB 数据可视化 经济规划模型 概率模型应用 统计模型应用

这份PPT深入探讨数据挖掘与智能代理技术的结合，阐述如何利用智能代理技术提升数据挖掘效率和效能。内容涵盖： 数据挖掘基础知识 智能代理技术概述 两者融合应用场景 案例分析 未来发展趋势