背景 随着中国市场快速的开放和繁荣,中小企业越来越多地感觉到来自内部管理的压力,企业管理需要更加专业化,企业决策需要更加精确的科学分析,这都需要对浩如烟海的各种业务数据作更加准确、快速的统计与分析,需求将从各个业务部门潮水般涌向企业IT部门,并且千变万化,同时分析结果必须迅速传达到一线业务管理人员,以免贻误商机。 中小企业目前的操作型业务系统主要保障企业的基本业务运作,面对众多纷杂急迫的业务分析,业务系统仅能完成极其少量的统计分析功能,并且在现有业务系统上实现业务分析功能面临严重影响业务系统性能、开发维护成本高、重用性差、缺乏灵活性及快速需求反应能力等缺陷。针对这种情况,IBM和合作伙伴菲 ...
我们现在来看由维数概念创造的世界。一个数学世界可以存在于一个点、一条线、一个平面、一个空间或一个超立方体(四维立方体)。每一个高维包含那些比它低的维,但是每一个低维本身就可以成为一个世界。设想你生活的世界是在一个平坦的面上。你不能向上或向下看。三维生物只要从上面或下面进入你的领域,就能够在你根本不知道的情况下侵犯你的世界。数学家、作家和艺术家曾经在他们的作品中运用各种不同思想试图捕捉不同维的本质。第三维以上的维一直在吸引着人们的兴趣。立方体是最早被用来通过变成超立方体而进入第四维的三维物体之一。左图显示了变成超立方体所经过的各个阶段。现在甚至已经设计出了一些计算机程序,可以利用超立方体各个面的 ...
OLAP是决策支持领域的一部分。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有 什么(what happened),OLAP则更进一步告诉你下一步会怎么样(What next)、 和如果我采取这样的措施又会怎么样(What if)。用户首先建立一个假设,然 后用OLAP检索数据库来验证这个假设是否正确。比如,一个分析师想找到什么 原因导致了贷款拖欠,他可能先做一个初始的假定,认为低收入的人信用度也 低,然后用OLAP来验证他这个假设。如果这个假设没有被证实,他可能去察看 那些高负债的账户,如果还不行,他也许要把收入和负债一起考虑,一直进行 下去,直到找到他想要的结果或放弃。 也就是说,OLAP分析师 ...
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2008-04-04

贝叶斯

理论概述 贝叶斯 Thomas Bayes,英国数学家.1702年出生于伦敦,做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1763年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献.1763年发表了这方面的论著,对于现代概率论和数理统计都有很重要的作用。贝叶斯的另一著作《机会的学说概论》发表于1758年。贝叶斯所采用的许多术语被沿用至今。   贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。   贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概 ...
K-均值的分析
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神经学网络 分析:用神经学来做回归 回归的定义: 分析:是通过具有已知的变量来预测其他变量的值,在最简单的情况下,回归采用的是象线性回归这样的标准统计技术。但是很难找到简单有效的方法来预测,因为要描述这些事件的变化所需的变量以上百计,且这些变量本省往往都是非线性的。
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数据挖掘区别与传统的数据分析 1:本质区别 分析:数据挖掘是在没有明确的假设的前提下挖掘信息,发现知识。 数据挖掘所得到的信息应该具备先前未知,有效和可实用三特征。 2:dm区别与OLAP OLAP 分析者是建立一系列的假设,然后通过olap来证实或推翻这些假设 来最终得到自己的结论。本质是一个演绎推理的过程。 dm 不是用来验证某个假定的模式的正确性,而是在数据库中自己寻找模型。 本质是一个归纳的过程。
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看了一篇文章后,感觉这个社会吧,一定不是技术可以占统帅的地位了,一个东西可以占领市场的绝对不是技术是思想。一个人技术再好顶多是个写手。 你有挖掘让自己都揣摩不到的潜力?如果没有那你就数据挖掘吧!
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