文档数据-tinyxml指南[中文]简介

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 + )

在图13.29中，设置文档切分标识符，双击进入文档操作符以建立子流程，如图13.30所示。首先调用“提取信息”操作符解析文档内容，并设置参数如图13.31所示。接着，使用“文档转数据”操作符将解析的文档转换为数据模式。为避免单引号干扰后续数据处理，使用“替换”操作符将单引号替换为双单引号。

步骤 2：指数平滑 将“指数平滑”指数平滑操作符连接到处理页面。操作后，效果如下所示： 图 16.13：连接操作符 图 16.14：操作效果

在图11.6预测结果的指导下，我们的主人公可以根据预测结果对不同类别的人群采用不同的销售策略。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型，基于大脑生理研究成果，模拟大脑的某些机理与机制，实现特定功能。1943年，美国心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了形式神经元的MP模型，证明单个神经元能执行逻辑功能，开创了人工神经网络研究的新纪元。1957年，计算机科学家Rosenblatt使用硬件实现了最早的神经网络模型——感知器，用于模拟生物的感知和学习能力。1969年，M.Minsky等详细分析了感知器及其功能限制，出版了《Perceptron》一书，指出感知器无法解决高阶问题，人工神经网络的研究陷入低谷。20世纪80年代后，超大规模集成电路、脑科学、生物学、光学的迅速发展为人工神经网络的兴起奠定了基础，使其进入了兴盛时期。人工神经元是人工神经网络的基本信息处理单位，其模型如图11-7所示。一个人工神经元对输入信号进行处理，其输出y为( )y f u b  ，其中i=1, 2, ..., m，w为权重，x为输入信号。

详细讲解了图9.14中线性判别分析模型的预测结果，帮助读者深入理解该模型的运作原理及其在TinyXML中的应用。

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。

在这本指南中，介绍了如何利用\"循环标签操作符\"来处理XML文档中的标签。通过\"循环Zip文件条目\"，可以有效提取压缩包中的文件信息。另外，\"循环标签\"操作允许对数据集中的多个标签字段进行迭代处理。图示17.11和17.12展示了\"循环标签操作符\"在执行主要流程和内部子流程时的应用，以及如何通过\"循环属性子集\"组合数据集中的多个属性，如图17.13和17.14所示。