第8章 时间序列与基于Web的数据挖掘

使用2010年到2013年的商品房均价数据检验回归方程
• 检验结果
表8.2 线性回归方程检验结果
Excel/Weka属性未筛选 年 2010 2011 2012 2013 实际值 3000 3600 4000 3500 预测值 2865.382 3041.54 3722.672 3988.364 误差 134.618 558.46 277.328 -488.364 Weka属性筛选 预测值 2875.9376 3070.0176 3652.2576 4040.4176 误差 -124.062 -529.982 -347.742 540.4176 神经网络模型预测值 预测值 2971.865 3127.169 3686.292 3780.704 误差 -28.135 -472.831 -313.708 280.704
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使用M5算法进行属性筛选。
图8.5 Weka做了属性筛选的线性回归方程输出结果
• 结论——结果仍然不理想，训练数据的平均绝对误差MAE为282.6627。 • 发现——使用线性回归不能很好地解决问题。
– 时间序列分析的经典方法
• 图表法 • 指标法
• 模型法
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图8.2 平均就餐等待时间的时间序列图表
平均就餐等待时间（分钟）
8 7 6
5
4 3
2
1 0 11:00 AM 11:22 AM 11:44 AM 12:05 PM 12:27 PM 12:48 PM
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8.1 时间序列分析
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8.1.1 概述
1、时间序列
– 用时间排序的一组随机变量。 （1）根据时间序列值的个数分为
• 一元时间序列和多元时间序列。
（2）根据时间的类型分为
• 离散型时间序列和连续型时间序列。
（3）根据时间序列中序列的统计特性分为
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【例8.1】
根据某城市1994年至2013年20年的商品房平均售价，建立线 性回归方程模型，预测2014年该市的商品房平均售价。
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表8.1 某城市1993年至2013年商品房平均售价
表8.1 某城市1993年至2013年商品房平均售价
Year 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
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使用方程预测2014年的商品房均价。
• 2014年的商品房均价为
1.2106*3500-0.4145*4000+0.1506*3600+186.1452 = 3307.4052
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Cur-HousePrice 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600 4000 3500 ?
Pre-1-HousePrice 1450 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600 4000 3500
• 结论——线性回归方程的预测结果不够理想。
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使用Weka软件建立上述时间序列线性回归方程
图8.4 Weka不做属性删选的线性回归方程输出结果
• 结论——训练数据的平均绝对误差MAE为261.018，结果不理想。
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线性回归方程结果
图8.3 线性回归方程输出结果 线性回归方程
Cur-HouseP r ice 1.2106( P r e-1-HouseP r ice) 0.4145 ( P r e- 2-HouseP r ice) 0.1506( P r e- 3-HouseP r ice) 186.1452
图8.2 平均就餐等待时间的时间序列图表
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8.1.1 概述
3、时间序列数据挖掘的处理过程
1）确定数据挖掘目标，抽取并建立时间序列数据集，选择合适 的数据挖掘技术或算法；
2）在时间序列中设置内部时间间隔，将时间序列分割为若干个 子序列；
3）建立预测模型，应用模型预测未知值。
• 平稳型
• 季节型 • 循环型 • 直线趋势型 • 曲线趋势型
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8.1.1 概述
2、时间序列分析和时间序列数据挖掘
– 时间序列挖掘(Time Series Data Mining,，TSDM）
• 对时间序列进行数据挖掘的过程，即从时间序列数据中提取未知的、具有 潜在价值的与时间属性相关的知识或规律，用于短期、中期或长期预测。
Pre-2-HousePrice 1440 1450 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600 4000
Pre-3-HousePrice 1455 1440 1450 1500 1520 1580 540 600 700 1000 1200 2000 2300 1800 1700 1900 2300 2550 2800 3000 3600
第8章 时间序列和基于Web的数据挖掘
时间序列分析
基于Web的数据挖掘
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本章目标
• 时间序列分析
– 掌握使用神经网络技术和线性回归方法建立预测模型，解决时 间序列预测问题。
• 基于Web的数据挖掘
– 了解如何使用数据挖掘技术对Web站点进行自动化评估和提供 个性化服务，了解Web站点如何自适应调整。 • 了解多模型应用中两种著名的方法——装袋和推进