利用模型预测实现分类——数据仓库与数据挖掘原理及应用

利用数据挖掘技术实现分类预测模型

利用数据挖掘技术，我们可以建立分类预测模型，用于对未知数据进行分类测试。这些模型的应用不仅限于测试数据，还可以在实际情境中进行预测。

Hadoop 0 2024-08-29

创新的预测技术-数据仓库与数据挖掘的原理及应用

创新的预测技术包括趋势外推法、时间序列法和回归分析法等多种算法，这些方法理论成熟，通过标准技术分析模型参数。7.1章节概述了这些技术。

数据挖掘 0 2024-08-24

类别预测数据仓库与数据挖掘原理和应用指南

在类别的预测中，数据仓库与数据挖掘的原理与应用至关重要。利用数据仓库的强大存储能力，我们能够高效组织和管理大规模数据，为后续的预测和分析提供可靠的数据基础。与此同时，数据挖掘技术则通过各种算法和模型，深入挖掘数据中的潜在模式，进行精确的类别预测，帮助企业做出数据驱动的决策。通过有效结合数据仓库的存储优势和数据挖掘的分析能力，类别预测能够实现更高的准确性与可靠性。

数据挖掘 0 2024-10-25

SAS/EM数据仓库与数据挖掘原理及应用

SAS/EM数据获取工具允许用户通过对话框指定数据集名称及数据挖掘中所需变量。变量主要分为两类：区间变量（Interval Variable），用于统计处理；这些变量在数据输入阶段可设定最大值、最小值、平均值、标准差等统计指标，并检查缺漏值百分比。这些设定可在数据获取初期即进行质量检查，提供数据质量预览。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据仓库模型设计及数据挖掘应用

数据仓库模型的设计 在设计数据仓库模型时，需要考虑到可用的数据。例如，为了完成客户发展、收益分析和呼叫特性分析这三个主题，以下三部分信息是必要的： 客户的基本信息表 客户的账单信息表 客户的呼叫信息表 2.1 数据仓库设计

数据挖掘 0 2024-10-31

数据仓库原理及应用

仓库管理通过外购工具或自定义程序实现数据仓库管理，自动化程度决定了程序复杂性。

数据挖掘 3 2024-05-14

数据仓库与数据挖掘的原理及应用框架分析

围绕数据仓库与数据挖掘的应用进行深入探讨，分析其核心原理及实际应用场景。

数据挖掘 0 2024-09-13

数据仓库与数据挖掘原理及应用中ETL的过程

数据仓库与数据挖掘中，ETL过程是关键步骤，包括抽取、转换、装载数据到临时存储区，所有操作都由元数据驱动。

数据挖掘 0 2024-08-05

数据仓库与数据挖掘原理及应用的雪花结构示例

雪花结构的实例，销售事实表时间键、商品键、分支机构键、位置键、销售单位、销售额、平均销售额等度量指标，时间键按星期、月份、季度、年度进行分类，位置键按街道、城市键、地点进行分类，商品键按商品名称、品牌、类型、供应商键进行分类，分支机构键按分支机构名称、分支类型、分支机构供应商键进行分类，位置按城市键、省份/街道、国家和城市进行分类。

数据挖掘 0 2024-08-05