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大数据分析足彩方法 :数据挖掘中的十大实用分析方法!
2022-02-26 22:31:21
1.
基于
历史
的MBR
分析
,
基于
历史
(Memory-Based Reasoning)的MBR
分析
方法
最
主要
的
概念
是用已知的案例(case)来
预测
未来
案例的
一些
属性
(attribute),通常找寻最相似的案例来做
比较
。,MBR中有
两个
主要
的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(
com
bination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例,结合函数则将相似案例的
属性
结合起来,以供
预测
之用。,MBR的
优点
是它容许各种型态的
数据
,
这些
数据
,不需服从某些假设另
一个
优点
是其具备学习
能力
,它能藉由旧案例的学习来
获取
关于
新案例的
知识
,较
令人
诟病的是它
需要
大量的
历史
数据
,有足够的
历史
数据
方能做良好的
预测
。此外
记忆
基础推理法在
处理
上亦较为费时
不易
发现
最佳
的距离函数与结合函数其可
应用
的范围
包括
欺骗行为的侦测、客户反应
预测
、医学诊疗、反应的归类等方面。,2.
购物
篮
分析
,
购物
篮
分析
(Market Basket Analysis)最
主要
的目的在于,找出
什么
样的
东西
应该
放在一起?
商业
上的
应用
在藉由,顾客的购买行为来
了解
是
什么
样的顾客,以及
这些
顾客
为什么
买
这些
产品 找出相关的
联想
(association)规则,
企业
藉由
这些
规则的挖掘获得利益与建立竞争
优势
。举例来说,零售店可藉由此
分析
改变
置物架上的商品排列
或是
设计
吸引
客户的
商业
套餐等等。,
购物
篮分析
基本
运作过程包含下列三点:,
选择
正确的品项:这里所指的正确乃是针对
企业
体而言,必须要在数以百计、千计品项中
选择
出真正有用的品项出来。经由对共同
发生
矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出
联想
规则。,
克服
实际上的限制:所
选择
的品项愈多,
计算
所耗费的资源与
时间
愈久(呈现指数递增),此时必须运用些
技术
以降低资源与
时间
的损耗。,
购物
篮分析
技术
可以
应用
在下列
问题
上:针对信用卡
购物
,
能够
预测
,
未来
顾客
可能
购买
什么
。对于电信与金融服务业而言,经由购物篮分析
能够
设计不同的服务
组合
以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出
可能
不寻常的投保
组合
并作预防。对病人而言,在疗程的
组合
上,购物篮分析能作为是否
这些
疗程
组合
会导致并发症的判断依据。,3.决策树,决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上
有着
极强的
能力
,它以
法则
的方式表达,而这些
法则
则以一连串的
问题
表示出来,经由
不断
询问
问题
最终
能导出所需的
结果
。典型的决策树顶端是
一个
树根,底部有许多的树叶,它将
纪录
分解成不同的子集,每个子集中的字段
可能
都包含
一个
简单的
法则
。此外,决策树
可能
有着
不同的外型,例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。,4.遗传算法,遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程,细胞间可经由,
不断
的
选择
、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似,它必须预先建立好
一个
模式
,再经由一连串类似产生新细胞过程的运作,利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与
这个
模式
吻合,
最后
仅有最吻合的
结果
能够
存活,
这个
程序一直运作直到此函数收敛到
最佳
解。基因算法在群集 (cluster)
问题
上有不错的
表现
,
一般
可用来辅助
记忆
基础推理法与类神经
网络
的
应用
。,5.聚类分析,聚类分析(Cluster Detection)
这个
技术
涵盖范围相当广泛,包含基因算法、类神经
网络
、统计学中的群集分析都有
这个
功能。它的目标为找出
数据
中
以前
未知的相似群体,在许许多多的分析中,刚开始都运用到群集侦测
技术
,以作为研究的开端。,6.连接分析,连接分析(Link Analysis)是以数学中之图形
理论
(graph theory)为基础,藉由记录之间的关系
发展
出
一个
模式
,它是以关系
为主
体,由人与人、物与物
或是
人与物的关系
发展
出相当多的
应用
。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客
使用
电话的
时间
与频率,进而推断顾客
使用
偏好为何,提出有利于
公司
的
方案
。除了电信业之外,愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于
企业
的研究。,7.OLAP分析,严格说起来,OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算
特别
的一个数据挖掘
技术
,
但是
透过
在线
分析
处理
工具
,
使用
者能更
清楚
的
了解
数据所隐藏的潜在意涵。如同
一些
视觉
处理
技术
一般
,透过图表或图形等方式显现,对
一般
人而言,感觉会更友善。
这样
的
工具
亦能辅助将数据转变成
信息
的目标。,8.神经
网络
,神经
网络
是以重复学习的
方法
,将一串例子交与学习,使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证,神经
网络
即可根据其过去学习的成果归纳后,推导
出新
的
结果
,乃
属于
机器
学习的一种。数据挖掘的相关
问题
也可采类神经学习的方式,其学习效果十分正确并可做预测功能。,9.判别分析,当所遭遇问题,它的因变量为定性(categorical),而自变量(预测变量)为定量(metric)时,判别分析为一
非常
适当之技术,通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由
两个
群体所构成,称之为双群体 —判别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成,则称之为多元判别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。,a. 找出预测变量的线性
组合
,使组间
变异
相对于组内
变异
的比值为
最大
,而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。,b. 检定各组的重心是否有差异。,c. 找出
哪些
预测变量具有
最大
的区别
能力
。,d. 根据新受试者的预测变量数值,将该受试者指派到某一群体。,
10
.逻辑回归分析,当判别分析中群体不符合正态分布假设时,逻辑回归分析是一个很好的替代
方法
。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否
发生
而是预测该事件的机率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状,当自变量很小时,机率值
接近
为零;当自变量值慢慢增
加时
,机率值沿着曲线增加,增加到
一定
程度时,曲线协 率开始减小,故机率值介于0与1之间。,原文来源:,cnn6.net/html/bigdata/2,
01
7
10
10
/
20
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,MBR的
优点
是它容许各种型态的数据,这些数据,不需服从某些假设另一个
优点
是其具备学习
能力
,它能藉由旧案例的学习来
获取
关于
新案例的
知识
,较
令人
诟病的是它
需要
大量的
历史
数据,有足够的历史数据方能做良好的预测。此外
记忆
基础推理法在
处理
上亦较为费时
不易
发现
最佳
的距离函数与结合函数其可应用的范围
包括
欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。,MBR中有
两个
主要
的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(
com
bination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例,结合函数则将相似案例的
属性
结合起来,以供预测之用。,1.
基于
历史的MBR分析
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