流程构建

空间决策树的构建主要包含以下五个步骤： 样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。 最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。 节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。 递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。 树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。

商业理解：确定业务目标，收集并探索相关数据。 数据理解：清理、转换和探索数据，识别模式和见解。 数据准备：准备和转换数据以用于建模。 建立模型：根据收集的数据建立和评估预测模型。 模型评估：评估模型的性能和准确性。 结果发布：将模型结果部署到业务中。 模型调优：根据业务反馈持续改进和调整模型。

构建高效数据仓库：ETL流程解析与实践 (IBM研讨会) 本次研讨会将深入探讨数据仓库ETL流程的设计与实现。内容涵盖： ETL基础: 理解ETL (Extract-Transform-Load) 的核心概念和流程步骤，以及其在数据仓库构建中的关键作用。 ETL设计: 学习如何规划和设计高效的ETL流程，包括数据源分析、数据质量管理和数据转换策略。 ETL工具: 了解业界主流ETL工具的特点和功能，并学习如何选择合适的工具满足特定需求。 ETL实践: 通过实际案例分析，学习如何应用ETL工具构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载。 ETL优化: 探讨优化ETL流程的策略和方法，提升数据处理效率和数据质量。 参与者将获得构建和优化数据仓库ETL流程的实用知识和技能，并能够应用于实际工作场景。

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

STA操作流程包括创建优化任务、执行SQL优化建议和查看优化结果。

数据挖掘流程：1. 定义业务目标：明确数据挖掘目的和解决的问题。2. 数据准备：- 选择相关数据- 清洗和预处理数据- 确定挖掘类型

采购申请费用发票总账凭证检查预算可用资金通过预留资金通过审批不通过审批

Hadoop 命令- 查看作业 ID：hadoop job -list- 终止作业：hadoop job -kill jobid- 删除 HDFS 目录：hadoop fs -rm -r /tmp/xxx

作业种类 不同的作业种类对应着不同的DS操作流程。

15.1 项目开发流程15.2 项目需求分析：以文本界面模拟开发客户信息管理软件，包含插入、修改、删除、显示、查询（用ArrayBuffer或ListBuffer实现）、打印客户明细表功能。15.3 项目界面：主界面