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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级数据挖掘与处理(Data Mining and Data Processing)主讲人:张正军E-mail:softwarenj163Mobile Phone:1360518952918936030365Office Phone:84315586Office Address:理学院718室第一章 数据科学与数据挖掘1
数据挖掘jxhanxa@主要内容1概述2数据仓库与OLAP技术3数据挖掘技术4数据挖掘应用数据挖掘工具6数据挖掘实例1概述11背景12数据挖掘定义13基本概念14主要功能15数据挖掘模型16实现流程17数据挖掘的应用18未来趋势11背景二十世纪末以来,全球信息量以惊人的速度急剧增长据估计,每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据(信息)。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数
缺失值处理缺失值是指在数据采集与整理过程中丢失的内容一般情况下数据都是以关系型表的方式采集的如下表是某次调查中一些受访者的基本情况见本文最后的表格?如果在表格中某一个数据采集时无法获得就会出现缺失值例如在上表中张三的性别和赵六的年龄就出现了缺失缺失值的处理一般有两种方式一是删除对应的记录例如在上例中如果张三的性别没有记录出现缺失则将张三的所有信息全部从数据库中删掉这种方式在数据缺失非常少的情况下是
遥感和GIS对空间数据挖掘和知识发现的需求 数据海量---信息不足---知识贫乏从GIS和影像数据库发现知识用于遥感图像解译从属性数据库发现知识用于GIS的智能化空间分析581113统计方法是分析空间数据的最常用的方法统计方法能够有效处理数值型数据其主要方法是基于统计不相关假设的在空间数据库中许多空间数据通常是相关的即空间对象受其邻近对象的影响难以满足这种假设这样就会引起问题它是空间
spss数据录入时缺失值怎么处理录入的时候可以直接省略不录入分析的时候也一般剔除这样的样本但也有替换的方法一般有: 均值替换法(mean imputation)即用其他个案中该变量观测值的平均数对缺失的数据进行替换但这种方法会产生有偏估计所以并不被推崇个别替换法(single imputation)通常也被叫做回归替换法(regression imputation)在该个案的其他变量值都是通过回归
数据挖掘之预处理技术
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面向主题表示了数据仓库中数据组织的基本原则数据仓库中的数由数据都是围绕着某一主题组织展开的由于数据仓库的用户大多是企业的管理决策者这些人所面对的往往是一些比较抽象的层次较高的管理分析对象例如企业中的客户产品供应商等都可以作为主题看待也就是说首先要从源数据库中挑选出数据仓库所需要的数据然后将这些来自不同数据库中的数据按照某一标准进行统一即将不同数据源中的数据的单位字长与内容按照数据仓库的要求统一起来
? 2006 SPSS Inc.不同组记录的相似信息有可能存储在不同数据文件不同财政年度的银行帐目信息不同学年的考试结果不同部门的欺诈信息不同周的事务办理数据追加节点可以合并两个或者更多的数据源可以分析和比较不同记录组的相似信息? 2006 SPSS Inc.? 2006 SPSS 外部合并选择数据集? 2006 SPSS Inc.内容:使用区分节点删除副本使用抽样和选择节点抽取样本使用分割节点分
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