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NO.6DataMining包含哪些主要功能？
2014-12-10
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Data Mining實(shí)際應(yīng)用功能可分為三大類(lèi)六分項(xiàng)來(lái)說(shuō)明：Classification和Clustering屬于分類(lèi)區(qū)隔類(lèi)；Regression和Time-series屬于推算預(yù)測(cè)類(lèi)；Association和Sequence則屬于序列規(guī)則類(lèi)。

Classification是根據(jù)一些變量的數(shù)值做計(jì)算，再依照結(jié)果作分類(lèi)。（計(jì)算的結(jié)果最后會(huì)被分類(lèi)為幾個(gè)少數(shù)的離散數(shù)值，例如將一組數(shù)據(jù)分為 "可能會(huì)響應(yīng)" 或是 "可能不會(huì)響應(yīng)" 兩類(lèi)）。Classification常被用來(lái)處理如前所述之郵寄對(duì)象篩選的問(wèn)題。我們會(huì)用一些根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)分類(lèi)好的數(shù)據(jù)來(lái)研究它們的特征，然后再根據(jù)這些特征對(duì)其他未經(jīng)分類(lèi)或是新的數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)。這些我們用來(lái)尋找特征的已分類(lèi)數(shù)據(jù)可能是來(lái)自我們的現(xiàn)有的客戶(hù)數(shù)據(jù)，或是將一個(gè)完整數(shù)據(jù)庫(kù)做部份取樣，再經(jīng)由實(shí)際的運(yùn)作來(lái)測(cè)試；譬如利用一個(gè)大型郵寄對(duì)象數(shù)據(jù)庫(kù)的部份取樣來(lái)建立一個(gè)Classification Model，再利用這個(gè)Model來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的其它數(shù)據(jù)或是新的數(shù)據(jù)作分類(lèi)預(yù)測(cè)。

Clustering用在將數(shù)據(jù)分群，其目的在于將群間的差異找出來(lái)，同時(shí)也將群內(nèi)成員的相似性找出來(lái)。Clustering與Classification不同的是，在分析前并不知道會(huì)以何種方式或根據(jù)來(lái)分類(lèi)。所以必須要配合專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識(shí)來(lái)解讀這些分群的意義。

Regression是使用一系列的現(xiàn)有數(shù)值來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)數(shù)值的可能值。若將范圍擴(kuò)大亦可利用Logistic Regression來(lái)預(yù)測(cè)類(lèi)別變量，特別在廣泛運(yùn)用現(xiàn)代分析技術(shù)如類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或決策樹(shù)理論等分析工具，推估預(yù)測(cè)的模式已不在止于傳統(tǒng)線(xiàn)性的局限，在預(yù)測(cè)的功能上大大增加了選擇工具的彈性與應(yīng)用范圍的廣度。

Time-Series Forecasting與Regression功能類(lèi)似，只是它是用現(xiàn)有的數(shù)值來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)值。兩者最大差異在于Time-Series所分析的數(shù)值都與時(shí)間有關(guān)。Time-Series Forecasting的工具可以處理有關(guān)時(shí)間的一些特性，譬如時(shí)間的周期性、階層性、季節(jié)性以及其它的一些特別因素（如過(guò)去與未來(lái)的關(guān)連性）。

Association是要找出在某一事件或是數(shù)據(jù)中會(huì)同時(shí)出現(xiàn)的東西。舉例而言，如果A是某一事件的一種選擇，則B也出現(xiàn)在該事件中的機(jī)率有多少。（例如：如果顧客買(mǎi)了火腿和柳橙汁，那么這個(gè)顧客同時(shí)也會(huì)買(mǎi)牛奶的機(jī)率是85%。）

Sequence Discovery與Association關(guān)系很密切，所不同的是Sequence Discovery中事件的相關(guān)是以時(shí)間因素來(lái)作區(qū)隔（例如：如果A股票在某一天上漲12%，而且當(dāng)天股市加權(quán)指數(shù)下降，則B股票在兩天之內(nèi)上漲的機(jī)率是 68%）。

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