数据挖掘-决策分析
数据挖掘与统计决策--学科概述 聚类分析 因子分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
1、企业信息化建设：各类管理信息系统、决策支持系统等， 如MRP（Material Requirements Planning,物料需求计划系 统）、MRPII（Manufacturing Resource Planning,制造资源 计划系统）、ERP（Enterprise Resource Planning,企业资 源计划系统）、ERPII（协同商务与智能商务的ERP）。 2、电子商务建设：信息流、资金流、物流、商务智能、协同 商务的模式与技术。 3、电子政务建设：利用互联网实现法律、法规、政策等的宣 传、引导和监控。
问题：上述六个变量如何转换为【0，1】无量纲数据？
取四个值中的最大M=1.5，最小m=-1.5，由公式 y=(x-m)/(M-m)=(x+1.5)/(1.5+1.5), 分别把x转换为如下y： X=1.5,y=1, X=-1.5,y=0, X=0.5,y=0.63, X=-0.5,y=0.37
二、数据挖掘方法——聚类分析
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
决策支持系统定义(Decision Supporting Systems,简记DSS） 指能够综合利用各种数据、 信息知识、 人工智能 和模型技术,
辅助高级决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统 .
一、数据挖掘学科概述——信息化发展与数据挖掘
一、数据挖掘学科概述
数据挖掘定义（Data Mining,简记DM）
对数据库中潜在的、不明 显的数据关系进行分析与建模的 算法。
一、数据挖掘学科概述
1、信息化发展与数据挖掘
五十年代初 : 产生数据处理系统(Data Processing Systems, 简记DPS) 或 电子数据处理系统 (Electronic Data Processing Systems, 简记EDP) 七十年代初: 产生MIS；七十年代末: 产生DSS 八十年代中: 产生专家系统(ES)、智能决策支持系统 (IDSS)、智能管理系统(IMS) 九十年代中：产生综合决策支持系统（Synthetic Decision Supporting Systems，简记SDSS，SDSS= IDSS+数据仓库+数据挖掘。
如何利用大数据分析进行决策
如何利用大数据分析进行决策大数据分析是近年来非常热门的话题，它可以帮助企业在决策过程中更好地了解客户和市场，发现商机和问题。
那么，如何利用大数据分析进行决策呢？一、数据收集和清洗收集数据是大数据分析的第一步。
针对企业的特定目标和需求，可以从多个数据源中收集数据，包括网站分析工具、社交媒体、客户关系管理系统等。
此外，还可以从第三方数据提供商处购买数据，如市场调研公司、数据交易平台等。
但需要注意的是，不同来源的数据可能格式迥异，需要经过清洗和转换，确保准确性和数据统一性，提高分析的有效性。
二、数据挖掘和分析拥有大量的数据，但没有任何分析带来的收益。
大数据分析的重要性在于挖掘数据中的信息和知识。
这一步需要使用数据挖掘技术，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等等。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支撑。
三、可视化和报告数据挖掘出来的知识需要以可视化和易懂的方式呈现，即数据报告。
此步需要根据所挖掘处理的数据，使用可视化技术呈现分析结论。
常见的数据报告形式包括统计图表、热力图等。
当然，这里也要根据实际情况选择合适的工具，例如Power BI、Tableau等大数据可视化工具。
四、决策落地经过前面三步的分析，我们已经得出了很多有价值的结论和信息。
但对于企业来说，真正有价值是这些分析带来的决策。
大数据分析需要在这一步得到落地和实施。
此步应非常实用、可操作，以决策表和操作指南的形式，将分析结论贴切地运用到企业决策之中。
综上，大数据分析是对企业管理的一种手段。
借助于大数据分析，企业可以更好地了解市场环境、了解客户需求、发现潜在问题和机遇。
在分析之前，需要明确企业的目标并根据目标制定策略。
企业还需要建立有效的数据采集和分析机制，人员需要拥有统计学、计算机等相关专业知识。
最终的目的是为了将数据分析所得的结论和行动同步，使企业获得最佳运营效益。
年度数据分析总结数据挖掘提供决策支持
年度数据分析总结数据挖掘提供决策支持在现代信息时代，数据成为了企业经营决策和业务拓展的重要依据。
数据分析作为一种有效的决策支持工具，可以帮助企业提高运营效率，优化资源配置，拓展市场份额。
年度数据分析总结是对过去一年中企业数据进行全面梳理和分析的重要环节，数据挖掘技术则是在数据分析中发挥重要作用的方法。
本文将从数据分析与挖掘的概念、年度数据分析总结的重要性以及数据挖掘在决策支持中的应用等方面进行论述。
一、数据分析与数据挖掘的概念数据分析是指通过收集、整理、处理和解释大量数据，以获取对人们关心的问题有用的信息，进而对问题进行分析和判断的过程。
数据分析可以采用统计分析、数据挖掘、机器学习等方法，对数据进行整理、建模、预测等，帮助企业揭示数据背后的规律和价值。
数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的、以前未知的、对决策有用的知识和信息的过程。
数据挖掘常用的技术包括聚类分析、分类分析、关联分析、预测分析等，它通过运用统计学、人工智能、机器学习等方法，对数据进行模式识别、趋势预测等分析，为决策提供有力的支持。
二、年度数据分析总结的重要性年度数据分析总结是企业对过去一年业务数据进行汇总、分析和总结的工作。
它具有以下重要性：1. 发现问题：通过对数据进行分析，可以发现企业在过去一年中存在的问题和亮点。
比如，销售额下滑、客户投诉增加等问题都可以通过数据分析及时发现。
2. 优化资源配置：数据分析可以帮助企业了解资源的利用情况，从而优化资源的配置。
比如，通过分析每个岗位的工作量、业绩指标等数据，可以合理安排人力资源，提高工作效率。
3. 探索市场机会：数据分析可以揭示市场的需求和趋势，帮助企业发现新的市场机会。
比如，通过对竞争对手销售数据的比较，可以找到自己的竞争优势和差距，从而调整营销策略。
4. 支持决策：数据分析提供的有效信息和见解可以为企业决策提供有力支持。
比如，在制定新产品销售计划时，可以通过数据分析预测销售趋势和市场需求，从而制定出更科学的销售策略。
数据挖掘与分析在商业决策中的应用指南
数据挖掘与分析在商业决策中的应用指南第1章数据挖掘概述 (4)1.1 数据挖掘的定义与价值 (4)1.1.1 提高决策效率：数据挖掘技术能够从海量的数据中快速发觉潜在的规律和趋势，为商业决策提供有力支持，提高决策效率。
(4)1.1.2 增强预测准确性：通过对历史数据的挖掘分析，可以建立预测模型，为未来市场趋势、客户需求等提供更为准确的预测。
(4)1.1.3 优化资源配置：数据挖掘有助于企业了解各业务环节的实际情况，从而合理配置资源，提高运营效率。
(4)1.1.4 提升客户满意度：通过对客户数据进行分析，可以深入了解客户需求，为企业提供个性化服务和精准营销提供依据。
(5)1.2 数据挖掘的主要任务与过程 (5)1.2.1 数据准备：收集并整理数据，进行数据清洗、数据集成、数据变换等操作，为后续挖掘分析提供高质量的数据。
(5)1.2.2 数据挖掘：根据业务需求选择合适的算法和模型进行挖掘，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。
(5)1.2.3 模型评估：对挖掘出的模型进行评估，包括准确性、可靠性、泛化能力等方面的评价。
(5)1.2.4 知识表示：将挖掘出的知识以图表、报告等形式展示给决策者，便于理解和应用。
(5)1.3 数据挖掘在商业决策中的应用场景 (5)1.3.1 市场细分：通过对客户数据进行分析，将市场划分为不同细分市场，为企业制定有针对性的市场策略提供依据。
(5)1.3.2 客户关系管理：分析客户行为数据，识别潜在客户、维护现有客户、挽回流失客户，提高客户满意度和忠诚度。
(5)1.3.3 信用评估：利用数据挖掘技术建立信用评估模型，降低信贷风险，提高信贷审批效率。
(5)1.3.4 预测分析：通过对历史销售数据、市场趋势等进行分析，预测未来产品需求，为企业制定生产计划和库存策略提供支持。
(5)1.3.5 优化供应链：分析供应链各环节数据，发觉潜在问题，提高供应链运作效率，降低成本。
《数据挖掘实验》---K-means聚类及决策树算法实现预测分析实验报告
实验设计过程及分析：1、通过通信企业数据（USER_INFO_M.csv），使用K-means算法实现运营商客户价值分析，并制定相应的营销策略。
（预处理，构建5个特征后确定K 值，构建模型并评价）代码：setwd("D:\\Mi\\数据挖掘\\")datafile<-read.csv("USER_INFO_M.csv")zscoredFile<- na.omit(datafile)set.seed(123) # 设置随机种子result <- kmeans(zscoredFile[,c(9,10,14,19,20)], 4) # 建立模型，找聚类中心为4round(result$centers, 3) # 查看聚类中心table(result$cluster) # 统计不同类别样本的数目# 画出分析雷达图par(cex=0.8)library(fmsb)max <- apply(result$centers, 2, max)min <- apply(result$centers, 2, min)df <- data.frame(rbind(max, min, result$centers))radarchart(df = df, seg =5, plty = c(1:4), vlcex = 1, plwd = 2)# 给雷达图加图例L <- 1for(i in 1:4){legend(1.3, L, legend = paste("VIP_LVL", i), lty = i, lwd = 3, col = i, bty = "n")L <- L - 0.2}运行结果：2、根据企业在2016.01-2016.03客户的短信、流量、通话、消费的使用情况及客户基本信息的数据，构建决策树模型，实现对流失客户的预测，F1值。
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案
行业数据挖掘与分析决策支持系统方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 行业数据挖掘的背景 (3)1.2 决策支持系统的需求分析 (3)1.3 项目目标与意义 (3)第2章行业数据资源概述 (4)2.1 数据来源与类型 (4)2.2 数据质量与数据处理 (4)2.3 数据安全与隐私保护 (5)第3章数据挖掘技术与方法 (5)3.1 数据挖掘基本概念 (5)3.2 常见数据挖掘算法与应用 (5)3.3 行业数据挖掘关键技术与挑战 (6)第4章数据挖掘在行业的应用场景 (6)4.1 行业主要业务领域 (6)4.2 数据挖掘在行业的具体应用 (7)4.2.1 公共服务 (7)4.2.2 社会管理 (7)4.2.3 经济调控 (7)4.2.4 城市规划 (7)4.2.5 环境保护 (7)4.3 应用案例与效果分析 (7)4.3.1 公共交通优化 (7)4.3.2 税收征管改革 (7)4.3.3 环境保护政策制定 (8)第5章决策支持系统架构设计 (8)5.1 系统总体架构 (8)5.2 数据层设计 (8)5.3 模型层设计 (8)5.4 应用层设计 (8)第6章数据挖掘模型构建与优化 (9)6.1 数据挖掘模型构建流程 (9)6.1.1 数据预处理 (9)6.1.2 数据划分 (9)6.1.3 特征选择与提取 (9)6.1.4 模型训练 (9)6.2 特征工程与模型选择 (9)6.2.1 特征工程 (9)6.2.2 模型选择 (10)6.3 模型评估与优化 (10)6.3.1 模型评估 (10)6.3.2 模型优化 (10)第7章决策支持系统功能模块设计 (10)7.1 数据管理模块 (10)7.1.1 数据采集与整合 (10)7.1.2 数据存储与管理 (10)7.2 数据挖掘模块 (11)7.2.1 数据预处理 (11)7.2.2 数据挖掘算法与应用 (11)7.3 决策分析模块 (11)7.3.1 决策模型构建 (11)7.3.2 决策支持 (11)7.4 系统管理与维护模块 (12)7.4.1 用户管理 (12)7.4.2 系统监控 (12)7.4.3 日志管理 (12)7.4.4 系统升级与维护 (12)第8章系统实施与部署 (12)8.1 系统开发环境与工具 (12)8.1.1 开发环境 (12)8.1.2 开发工具 (12)8.2 系统实施流程与策略 (13)8.2.1 需求分析与设计 (13)8.2.2 系统开发 (13)8.2.3 系统测试 (13)8.2.4 系统部署与培训 (13)8.3 系统部署与运维 (13)8.3.1 系统部署 (13)8.3.2 系统运维 (13)第9章行业决策支持系统应用案例 (14)9.1 案例一：宏观经济分析 (14)9.1.1 背景介绍 (14)9.1.2 系统构建 (14)9.1.3 应用效果 (14)9.2 案例二：公共安全监测 (14)9.2.1 背景介绍 (14)9.2.2 系统构建 (14)9.2.3 应用效果 (15)9.3 案例三：智慧城市建设 (15)9.3.1 背景介绍 (15)9.3.2 系统构建 (15)9.3.3 应用效果 (15)第10章项目总结与展望 (15)10.1 项目总结 (16)10.2 项目效益分析 (16)10.3 未来发展展望与建议 (16)第1章项目背景与需求分析1.1 行业数据挖掘的背景信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
大数据挖掘与分析
大数据挖掘与分析近年来，大数据逐渐成为了智能时代的核心，它的数据量巨大、种类繁多、速度快、价值高，大数据的处理和分析成为人们最为关注的话题之一。
大数据挖掘与分析正因为其能够让人们从海量数据中发现有价值的信息而备受追捧。
本文旨在探讨大数据挖掘与分析的意义、挑战以及发展趋势。
一、大数据挖掘与分析的意义大数据挖掘与分析是指通过对海量的、复杂的数据集进行结构化和非结构化的信息挖掘和分析，从中提取有价值的信息和知识。
大数据挖掘与分析的意义在于：1. 解决真实问题大数据挖掘与分析有助于解决各行业的问题，例如医疗行业可以通过医疗数据挖掘和分析，提高医疗服务水平和患者的治疗效果。
在金融领域，利用大数据进行风险管理，可以更好地控制风险。
此外，大数据挖掘与分析可以应用于政府治理、交通管理、物流管理等方面，为现代社会发展带来更多的机遇。
2. 提高竞争力大数据挖掘与分析可以根据大规模数据集的可用性来帮助企业识别并利用新的机遇，实现业务增长和竞争优势。
对于企业而言，大数据挖掘与分析可以帮助企业在市场上占据更多的优势，提高企业的经济效益和社会效益。
3. 推动科技进步在大数据挖掘与分析中，需要借助各种数据分析工具和算法，通过不断的探索和研究，不断推动科技进步。
这不仅对于数据分析领域有所贡献，在其他领域如人工智能、机器学习、物联网等方面都有着重要的作用。
二、大数据挖掘与分析的挑战随着科技的发展，人们在处理大数据时也遭遇了一些挑战。
1. 数据质量问题在大数据挖掘与分析过程中，数据质量问题往往是影响分析结果的主要因素。
数据质量问题可能来自数据采集、传输、存储和数据清理等方面，其中包括数据的缺失、重复、错误、噪声、偏差等问题。
2. 数据隐私问题在大数据挖掘与分析过程中，涉及到大量的个人敏感信息，如果数据泄露可能会造成巨大的损失。
因此，保护数据隐私和安全是大数据的重要问题之一。
需要制定合理的数据安全和隐私保护机制，保证数据的安全。
3. 技术问题大数据挖掘与分析需要大量的计算能力，而且需要用到的算法和技术也不同。
数据挖掘提高企业决策分析
水 平， 是使 企 业 建立 以客 户为 中心 的 经营模 式和提 高企 业 竞争 力 的支撑 。
【 关键 词 】 数据 仓库 ； Ｎ４ Ｊ 决策 分析 ： ￣． ｇＮ；
０ 数据 挖掘 技术在 企 业管 理 中的应 用现 状 ．
通过 可视 化技 术交 互式地 分 析数据 关 系。 数据 挖 掘 能帮助 企 业 减少 不 必 要投 资 的 同时 提 高 ２数 据 仓库与 数据 挖掘 ． 资金 回报 。数 据挖 掘 给企 业带 来 的 潜在 的投 资 回报几 数 据 仓 库 与 数 据 挖 掘 之 间 有 着 非 常 密 切 的关 系 。
策依据 ． 实现 固定 资产 管 理 工作 的信 息化 、 范化 与 标 规 准 化 ．全 面 提升 企事 业 单位 固定 资产 管 理工 作 的工 作 资产 签 收 ： 负责签 收其 他单 位 调拨 来 的资 产 。 资 产调 拨 ：主要 完 成单 位 之 间 的 资产 调 拨 的处 理 效 率 与管 理 水平 。使 固定资 产 的管理 变得 轻 、 准确 。 快 捷 和全 面 。 ｔ 业务 ． 包括 资产 调 出和资 产 签收 调 入 。 资产 跟 踪 ：对 本 单 位调 出资 产 在其 他 单 位 使尉 的 状 态 等信 息进 行跟 踪管 理 。
余 额 递减 法 、 工作 量 法 折 旧算法 对 资产 进行 折 旧 。 资产 维 修 ： 成 资产维 修 管理 业务 。 完 资产 封存 ： 成 资产封 存 管理 业务 。 完
决策树分析在数据挖掘中的作用
决策树分析在数据挖掘中的作用数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程，它可以帮助企业和组织做出更明智的决策。
在数据挖掘的过程中，决策树分析是一种常用的方法，它可以帮助我们理解数据之间的关系，并根据这些关系做出预测和决策。
本文将探讨决策树分析在数据挖掘中的作用。
一、决策树分析的基本原理决策树是一种用于分类和预测的机器学习算法。
它通过将数据集划分为不同的子集，每个子集对应于一个决策节点，最终形成一个树状结构。
决策树的每个节点都代表一个属性或特征，每个分支代表一个可能的取值，而每个叶节点代表一个类别或结果。
决策树的构建过程可以分为两个步骤：特征选择和树的构建。
特征选择是指从所有可用的特征中选择一个最佳的特征作为当前节点的划分标准。
树的构建是指根据选择的特征将数据集划分为不同的子集，并递归地构建子树，直到满足停止条件为止。
二、决策树分析在数据挖掘中的应用1.分类问题决策树分析在分类问题中有着广泛的应用。
通过对已知类别的数据进行训练，决策树可以学习到不同属性之间的关系，并根据这些关系对未知数据进行分类。
例如，在医疗领域，决策树可以根据患者的症状和疾病的特征，预测患者是否患有某种疾病。
2.预测问题决策树分析还可以用于预测问题。
通过对已知数据进行训练，决策树可以学习到不同属性之间的关系，并根据这些关系对未知数据进行预测。
例如，在销售领域，决策树可以根据客户的购买历史和个人特征，预测客户是否会购买某种产品。
3.特征选择决策树分析可以帮助我们选择最重要的特征。
在数据挖掘中，有时候我们面对的数据集非常庞大，包含大量的特征。
通过决策树分析，我们可以确定哪些特征对于分类或预测问题最为重要，从而减少特征的数量，提高模型的效率。
4.解释模型决策树分析可以帮助我们理解数据之间的关系。
通过观察决策树的结构和节点的划分规则，我们可以了解不同特征之间的重要性和关联性。
这有助于我们深入理解数据，并根据这些理解做出更准确的决策。
三、决策树分析的优缺点决策树分析作为一种常用的数据挖掘方法，具有以下优点：1.易于理解和解释：决策树的结构和节点的划分规则非常直观，易于理解和解释。
如何进行数据挖掘与分析
如何进行数据挖掘与分析数据挖掘与分析是指通过挖掘大量数据，发现其中的模式、关联、规律，并进行相应的分析和解释的过程。
这是一项涉及统计学、机器学习、数据库技术、数据可视化等多个领域的综合性工作。
本文将从数据获取、数据预处理、特征工程、模型选择和评估等方面介绍如何进行数据挖掘与分析。
## 第一章：数据获取数据获取是数据挖掘与分析的第一步，其质量和完整性直接影响后续分析的结果。
数据可以通过行业数据库、公共数据集、自主采集等方式获得。
在选择数据源时，需要考虑数据的可靠性、时效性和适用性。
同时，在获取数据之前，应详细了解数据的结构、格式和字段含义，为后续的预处理做好准备。
## 第二章：数据预处理数据预处理是对原始数据进行清洗、转换、集成和规约等操作，以减少数据的噪声、不一致性和冗余，提高后续分析的准确性和效率。
常用的数据预处理方法包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。
通过数据预处理，可以提高数据质量，并为数据挖掘和分析的进行打下基础。
## 第三章：特征工程特征工程是指通过对原始数据进行特征提取、降维和创造新特征等操作，以提取数据的有价值信息。
特征工程是数据挖掘与分析中的关键环节，直接影响模型的性能和结果的准确性。
常用的特征工程方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、特征选择、特征创造等。
通过特征工程，可以更好地表达数据，提高模型的泛化能力。
## 第四章：模型选择模型选择是在数据挖掘与分析中选择最合适的模型或算法。
常用的数据挖掘算法包括聚类算法、分类算法、回归算法等。
在模型选择过程中，需要根据具体的问题需求和数据特征来选择合适的模型。
同时，还需要考虑模型的复杂度、训练时间、解释性等因素。
通常可以通过交叉验证和评估指标来评估模型的性能和泛化能力。
## 第五章：模型评估模型评估是对数据挖掘与分析模型的性能进行评估和验证的过程。
常用的模型评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等。
政府行业数据挖掘与决策支持方案
行业数据挖掘与决策支持方案第一章数据挖掘概述 (3)1.1 数据挖掘的定义与意义 (3)1.2 行业数据挖掘的重要性 (3)1.3 数据挖掘技术发展现状 (3)第二章行业数据资源梳理 (4)2.1 行业数据资源分类 (4)2.2 数据资源整合与清洗 (4)2.3 数据质量评估与优化 (5)第三章数据预处理 (5)3.1 数据清洗 (5)3.1.1 异常值检测与处理 (5)3.1.2 数据缺失处理 (5)3.1.3 数据重复处理 (6)3.2 数据转换 (6)3.2.1 数据标准化 (6)3.2.2 数据归一化 (6)3.2.3 数据离散化 (6)3.3 数据集成 (6)3.3.1 数据源识别与整合 (6)3.3.2 数据属性匹配与转换 (7)3.3.3 数据一致性检查 (7)第四章数据挖掘方法与应用 (7)4.1 描述性分析 (7)4.2 预测性分析 (7)4.3 关联性分析 (8)第五章决策支持系统设计 (8)5.1 系统架构设计 (8)5.2 功能模块划分 (8)5.3 系统安全与稳定性 (9)第六章数据挖掘在行业的应用案例 (9)6.1 公共安全领域 (9)6.1.1 案例背景 (9)6.1.2 案例描述 (10)6.2 财政税收领域 (10)6.2.1 案例背景 (10)6.2.2 案例描述 (10)6.3 教育卫生领域 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例描述 (11)第七章数据挖掘与决策支持策略 (11)7.1 数据挖掘策略 (11)7.1.1 数据来源与整合 (11)7.1.2 数据预处理与清洗 (12)7.1.3 数据挖掘方法选择与应用 (12)7.1.4 模型评估与优化 (12)7.2 决策支持策略 (12)7.2.1 决策支持系统构建 (12)7.2.2 决策模型与方法 (12)7.2.3 决策流程优化 (12)7.2.4 决策评估与反馈 (12)7.3 政策制定与优化 (13)7.3.1 政策制定原则 (13)7.3.2 政策制定流程 (13)7.3.3 政策优化策略 (13)第八章数据挖掘与决策支持技术框架 (13)8.1 技术框架构建 (13)8.1.1 框架概述 (13)8.1.2 数据采集与预处理 (13)8.1.3 数据存储与管理 (14)8.1.4 数据挖掘与分析 (14)8.1.5 决策支持系统 (14)8.2 技术选型与评估 (14)8.2.1 技术选型 (15)8.2.2 技术评估 (15)8.3 技术实施与推广 (15)8.3.1 技术实施 (15)8.3.2 技术推广 (15)第九章数据挖掘与决策支持项目管理 (15)9.1 项目管理流程 (15)9.1.1 项目立项 (15)9.1.2 项目规划 (16)9.1.3 项目实施 (16)9.1.4 项目验收与交付 (16)9.2 项目风险管理 (16)9.2.1 风险识别 (16)9.2.2 风险评估 (16)9.2.3 风险应对策略 (17)9.3 项目评估与优化 (17)9.3.1 项目评估 (17)9.3.2 项目优化 (17)第十章数据挖掘与决策支持的未来展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 政策法规完善 (18)10.3 数据挖掘与决策支持的融合创新 (18)第一章数据挖掘概述1.1 数据挖掘的定义与意义数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据集中通过算法和统计分析方法，挖掘出有价值的信息和知识的过程。
面向智能决策的数据挖掘与分析系统设计
面向智能决策的数据挖掘与分析系统设计数据挖掘和分析系统是当今信息时代的重要工具，在各个领域中发挥着重要的作用。
其中，面向智能决策的数据挖掘与分析系统设计更是受到了广泛的关注和应用。
面向智能决策的数据挖掘与分析系统设计是一个复杂而又精细的过程，需要综合考虑各种因素，包括数据源、数据预处理、特征选择、模型构建和结果评估等。
在设计这样的系统时，我们需要考虑以下几个关键方面。
首先，我们需要确定数据源。
数据源的选择直接关系到系统的数据质量和可靠性。
我们可以选择从各个渠道获取数据，包括数据库、文件、网络等等。
同时，还需要考虑数据的实时性和更新频率，以保证数据的及时性。
其次，数据预处理是数据挖掘的重要步骤。
在预处理过程中，我们需要对数据进行清洗、集成、变换和规范化等操作，以去除噪声和不一致性，形成可供挖掘的数据集。
同时，还需要注意数据的缺失和异常值处理，以确保挖掘结果的准确性和可靠性。
接下来，特征选择是系统设计中的另一个重要环节。
特征选择的目的是从大量的特征中选择出对目标问题有用的特征，以降低模型的复杂度和提高挖掘效果。
在特征选择中，我们可以使用各种算法和技术，如信息增益、相关系数、主成分分析等，来评估和选择特征。
然后，模型构建是系统设计的核心环节。
模型构建是指根据挖掘目标和数据特征，选择合适的挖掘算法和模型，进行训练和构建。
常见的模型包括决策树、神经网络、支持向量机等，根据具体的问题选择合适的模型，并进行参数优化和模型调优，以提高预测和分类的准确性。
最后，结果评估是系统设计中的一个重要环节。
结果评估用于对挖掘模型的性能进行评估和比较，以确定模型的可行性和有效性。
常见的评估指标包括准确率、召回率、F1值、ROC曲线等，通过这些指标我们可以对模型进行客观的评价和比较，并进行优化和改进。
除了以上几个关键方面，面向智能决策的数据挖掘与分析系统设计还需要考虑用户界面的设计和友好性，以方便用户的操作和使用。
同时，还需要注意系统的可扩展性和可维护性，以适应未来数据的不断增长和系统的升级需求。
数据分析与决策制定的十个方法
数据分析与决策制定的十个方法在当今信息时代，数据分析和决策制定已成为企业和组织管理的重要方面。
通过对大量数据的分析和处理，可以为企业提供有效的决策依据。
下面将介绍数据分析与决策制定的十个方法，帮助您更好地利用数据进行决策。
方法一：目标明确在进行数据分析之前，必须明确决策的目标。
只有明确目标才能有针对性地收集和分析数据，从而为决策提供帮助。
例如，如果目标是提高销售额，我们可以分析不同渠道的销售数据，确定哪些渠道效果更好，然后制定相应的决策。
方法二：数据收集数据分析的前提是拥有足够的数据。
通过多种手段，如问卷调查、市场研究和用户反馈等，收集与决策相关的数据。
数据的收集要全面、准确，并且要注意保护用户的隐私。
方法三：数据清洗在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
清洗数据包括去除不准确、重复和缺失的数据，确保数据的质量和准确性。
只有干净的数据才能得出准确的结论。
方法四：可视化展示在进行数据分析时，应该将数据以可视化的方式展示出来，这样更容易理解和分析数据。
例如，通过制作图表、统计图和热力图等，可以清晰地展示数据的分布和趋势，帮助决策者更好地理解数据。
方法五：数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中寻找隐藏的模式和关联规则。
通过运用各种统计学和机器学习的方法，可以发现数据中的规律，为决策制定提供更深入的洞察。
例如，可以通过数据挖掘发现客户的购买偏好和行为模式，从而制定精准的市场营销策略。
方法六：预测分析通过历史数据和统计模型，对未来可能发生的情况进行预测分析。
例如，可以通过销售数据和市场趋势预测未来几个季度的销售额和市场需求，以便为制定预防和调整策略提供参考。
方法七：模拟实验通过建立模拟实验模型，对不同决策方案进行模拟和测试。
通过模拟实验可以预测不同决策对业务绩效的影响，帮助决策者在实际操作之前做出更好的决策。
方法八：经验判断除了数据分析，决策制定还需要结合经验判断。
数据并非万能，有些情况下需要根据经验和直觉来做出决策。
数据思维知识点总结初中
数据思维知识点总结初中数据思维是一种系统化、逻辑化地思考问题的方式，它不仅仅是分析数据的能力，更是一种将数据与问题相结合，进行深刻思考的能力。
在当今信息爆炸的时代，数据思维越来越受到重视，因为它可以帮助我们更好地理解世界、解决问题、做出正确的决策。
下面我们来总结一下关于数据思维的知识点。
一、数据的搜集和处理1. 数据来源：数据可以来自各个方面，比如调查问卷、统计数据、实验数据、网络数据等。
搜集数据时要注意数据的真实性和合法性。
2. 数据处理：数据处理是数据分析的前提，包括数据清洗、数据转换、数据分析等过程。
在进行数据处理时要注意数据的准确性和完整性，并避免数据的失真和误导。
3. 数据呈现：数据呈现是将处理后的数据以图表、报告等形式展现出来，直观地展示数据结果。
选择合适的展现方式，可以更好地表达数据的含义。
二、数据分析方法1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，包括均值、中位数、众数、标准差等统计指标，通过描述性统计可以更好地理解数据的分布规律。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是对数据进行探索性分析，通过散点图、箱线图、直方图等方式，探索数据之间的关系和特征，发现数据的内在规律。
3. 预测性分析：预测性分析是通过建立数学模型来预测未来的趋势和结果，包括回归分析、时间序列分析、机器学习等方法，通过预测性分析可以预测未来的走势和趋势。
三、数据挖掘和决策分析1. 数据挖掘：数据挖掘是通过大数据技术来发现数据中的隐藏信息和内在规律，包括分类、聚类、关联规则、异常检测等方法，通过数据挖掘可以发现未知的规律和趋势。
2. 决策分析：决策分析是基于数据和模型来进行决策的过程，通过建立决策树、决策模型等方法，分析各种决策方案的优劣得失，做出最优的决策。
四、数据可视化和数据沟通1. 数据可视化：数据可视化是通过图表、地图、仪表盘等形式将数据直观地展现出来，使数据更容易理解和传达。
2. 数据沟通：数据沟通是将数据结果传达给他人的过程，包括撰写报告、做演讲、设计PPT等方式，通过数据沟通可以使他人更好地理解数据和做出正确的决策。
决策分析与决策支持系统的研究与应用
决策分析与决策支持系统的研究与应用随着时代的发展和社会的进步，人们的生活越来越复杂，各种决策和问题也愈加繁琐。
因此，决策分析和决策支持系统的研究越来越受到人们的关注和重视。
一、决策分析决策分析是基于一定的分析方法和工具，对问题中的关键因素以及它们之间的关联关系进行深入剖析，并综合考虑各种不确定性因素，以制定出最佳的解决方案。
它主要包括如下的步骤：1. 确定决策目标：决策目标是指在整个决策过程中所要达到的目标，包括目标的确定、明确、量化、排序等。
2. 收集与整理信息：收集所需信息，以从中找出事件或环境因素的原因、结果和相互间的关系，并对这些信息进行整理，以便更好地分析。
3. 评估方案和选择最优方案：在决策过程中，需要先对所有可能的方案进行评估，然后选择最优方案，以保证最终决策的有效性和可行性。
二、决策支持系统决策支持系统（decision support system，DSS）是一种利用计算机技术为决策者提供信息和优化方案的工具。
它往往能够将多个决策分析模型、算法和知识库集成为一个整体，为用户在决策过程中提供全方位、多层次的支持。
决策支持系统主要包括数据仓库、数据挖掘、智能决策技术等。
其中，数据仓库是把不同系统中的数据整合到一个单一的存储区域，以便为用户提供高质量的信息。
数据挖掘则是提取和分析数据的过程，以便帮助用户找到隐藏在数据背后的规律和关系。
智能决策技术则是利用神经网络、进化算法、模糊逻辑等技术来解决现实中的复杂决策问题。
三、决策支持系统的应用随着计算机技术和网络技术的不断发展，决策支持系统在各个领域得到了广泛应用。
例如：1. 医疗健康：医疗健康领域是决策支持系统的主要应用领域之一。
通过利用各类医学信息系统并采用决策支持技术，医生可以更快、更准确地诊断和治疗患者。
2. 金融投资：决策支持系统在金融投资领域也得到了广泛应用。
它可以利用这些系统对股票市场、外汇市场等的行情进行分析，以制定出最优的投资决策。
数据挖掘与分析
数据挖掘与分析1. 概述数据挖掘与分析是一种通过使用各种技术和方法来发现、提取和分析大规模数据集中的实用信息的过程。
它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的见解和决策支持，以优化业务流程、提高效率和预测未来趋势。
2. 目标数据挖掘与分析的主要目标是发现隐藏在数据中的模式、关联、异常和趋势。
通过深入挖掘数据，我们可以获得对业务和市场的深刻理解，从而做出更明智的决策。
具体目标包括但不限于：- 发现数据中的关联规则和趋势，以了解产品销售的影响因素和市场需求。
- 预测未来的趋势和行为，以匡助企业做出战略规划和资源分配决策。
- 发现潜在的异常情况和风险，以提前采取相应的措施避免损失。
- 优化业务流程和资源利用，以提高效率和降低成本。
3. 数据采集与清洗在进行数据挖掘与分析之前，首先需要采集相关的数据。
数据可以来自各种来源，包括企业内部的数据库、互联网上的公开数据、社交媒体等。
采集到的数据可能存在噪音、缺失值和冗余等问题，因此需要进行数据清洗和预处理。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等，以确保数据的质量和准确性。
4. 数据探索与可视化在进行数据挖掘与分析之前，需要对数据进行探索性分析。
通过使用统计方法和可视化工具，可以对数据的特征和分布进行初步了解。
数据探索的目的是发现数据中的模式和关联，为后续的分析和建模提供基础。
5. 数据建模与算法选择数据挖掘与分析的核心是建立模型来揭示数据中的潜在规律和关系。
根据具体的问题和数据特点，选择合适的数据挖掘算法进行建模。
常用的算法包括决策树、聚类分析、关联规则挖掘、神经网络等。
根据具体的任务需求，可以选择单一算法或者组合多个算法进行分析。
6. 模型评估与优化建立模型后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能和准确度可以使用各种指标，如准确率、召回率、F1值等。
通过评估结果，可以调整模型参数和算法选择，以提高模型的性能和预测能力。
7. 结果解释与应用完成数据挖掘与分析后，需要对结果进行解释和应用。
以数据挖掘提升SRM决策分析能力
摘要 ：传统供 应商关管理 （Ｒ Ｓ Ｍ）在供应商分类评价方面存在不足 ，将数据挖掘技 术引入其 中，以从 大量的数据信 息 中发现影响供应商合作 价值 的潜在规律 ，从 而提升 Ｓ Ｍ 的决策 分析 能力。设计 中综 Ｒ 合使 用了数据仓库、聚类分析 、决策树 方法，并在 国 内一 大型制 药企业运 用实践 ，为 Ｓ Ｍ的深入开 Ｒ
Ｋｅ ｏｄ ：ＳＭ （ ｙｗ ｒｓ Ｒ
引言
ｌ ｆｎ ｉ 嘲 眦 ｍ ； Ｍ （ａ １ｇ ：ｄｃ ｉ － Ｍ￣ｏｓ ｐ№ ｉ ｈ ） Ｄ Ｄｔ ｉ ） ｅｉｏ ａ ｎ ｓｎ
ｔｅ Ｗ （ ｒ ；Ｄ ｅ
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）
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、
面的货源及采购的解决方案 ，并使企业与供应商协同 工作［ ¨。在 经 营活动 中 ，Ｓ Ｍ 能帮助 企业实现对 供 Ｒ 应商的选择 、管理 、协调等业务 ，使之有效地降低生 产成本 ，及 时满足市场需求 ，加速新产品开发 ，是实 现企业 目标 的重要环节。在全球经济环境下 ，企业越 来越需要借助高 效的 “ 双赢 ”模式 中，降低供应 风险和成
本 ，获得竞争优势 。
在企业信息化建设不断发展和市场竞争 日 益激烈的
今天，现代企业必须具备充分的信息支持和准确的市场
判断才能在竞争中制胜。目前，一些企业已成功地将数 据库技术和大型管理信息系统如 Ｅ Ｐ Ｃ Ｒ 、ＳＭ等应用到企 业的经营管理中，并取得较高的经济效益。而处于买方 市场的部分核心制造企业 ，在进行供应商合作伙伴选择
等重要采购决策时，为减少人为主观因素影响，增加决 策的科学性和客观性 ，也已较好地应用 了供应商关系管
理 （Ｒ Ｓ Ｍ：Ｓｐｌｒ ｅ ｔｎｈ ａｎｅ ｅｔ ｕｐｅ Ｒｌｉ ｓｉ Ｍ ｎ ｍ ｎ ｉ ａｏ ｐ ｇ ）系统。
如何进行数据挖掘和数据分析
如何进行数据挖掘和数据分析数据挖掘和数据分析是当今工业界和学术界的热门话题，许多企业和组织在其决策和规划中都依赖于数据分析。
在互联网时代，数据挖掘和数据分析有着越来越广泛的应用，如搜索引擎优化、推荐系统、智能医疗、自动化驾驶等。
然而，要进行数据挖掘和数据分析需要具备一定的技术和知识，下面将从数据挖掘和数据分析的基本流程以及应该掌握的技术和方法入手，全面阐述如何进行数据挖掘和数据分析。
一、数据挖掘和数据分析的基本流程1.问题定义数据挖掘和数据分析的第一步就是要明确问题。
对于一个方案或者计划，要根据需求或者业务需求，清晰明确的提出一个特定的问题或者目标。
2.数据收集要想进行数据分析和挖掘，就必须要有数据。
数据的获取、采集和收集是第二个步骤。
可以利用现有的数据集，也可以进行数据搜集。
数据没有一种特定的形式，可以是文本、图片、音频等多种类型的数据集。
3.数据预处理一旦数据被收集，就需要对数据进行预处理，以优化数据集的质量。
数据清洗、去重、缺失值处理、特征提取等步骤都是数据预处理的一部分。
4.数据分析和建模数据分析和建模是数据挖掘和数据分析的核心步骤，包括特征选择、数据降维、算法选择等。
具体可以使用如决策树、线性回归、深度学习等数学和统计学方法进行建模和分析，从而使数据更好地展示其潜在模式和趋势。
5.模型评价和优化模型评价和优化是数据挖掘和数据分析的最后一步。
通过比较实际结果和建模预测结果，进一步优化模型，提高预测的精度和效果。
二、应该掌握的技术和方法1.统计学方法需要使用各种统计学方法来研究数据分布并得出结论。
例如，要使数据的中位数和均值之间的偏差小于一个预定的标准，可以使用偏差分析和方差分析等方法。
2.机器学习机器学习算法是一种注意力高度集中的技术，数据科学家通常使用它来掌握广泛的数据集。
针对某个数据集，可以使用训练和测试数据来训练和评估机器学习算法。
3.深度学习深度学习是人工智能的高阶算法，它能够处理大量的、非常高维度的数据集。
决策树分析在数据挖掘中的作用
决策树分析在数据挖掘中的作用数据挖掘是一门关注从大数据中提取信息和进行分析的领域，而决策树分析则是数据挖掘中一种重要的技术手段。
本文将探讨决策树分析在数据挖掘中的作用，以及它在实际应用中的价值和优势。
什么是决策树分析决策树是一种树形结构，在数据挖掘中用于模拟人类决策过程。
其核心思想是通过一系列规则和决策节点对数据进行分类或预测，从而生成一个类似树状结构的模型。
决策树的构建过程基于对数据特征的分析和选择，旨在找出最佳的划分点，以便有效地区分不同类别的数据。
决策树在数据挖掘中的作用1. 可解释性强决策树模型具有很强的可解释性，模型生成的决策过程清晰明了，可以直观地展示特征之间的关系和影响，帮助数据分析师和决策者理解模型背后的规律，从而更好地制定决策和采取行动。
2. 适用于各种数据类型决策树能够处理各种类型的数据，包括离散型和连续型数据，也能很好地处理多分类和回归问题。
这种灵活性使得决策树在实际应用中具有广泛的适用性，能够满足不同领域和不同类型数据的分析需求。
3. 易于理解和实现相比其他复杂的机器学习算法，决策树模型的实现和理解都相对简单直观。
不需要过多的数学背景知识，便能够快速上手并进行模型构建和分析。
这使得决策树成为数据挖掘初学者的入门选择，也方便实际应用中快速部署和使用。
4. 鲁棒性强决策树对数据异常值和缺失值有很好的鲁棒性，能够处理一些数据质量较差或不完整的情况。
在现实场景中，数据往往存在一些噪声和不确定性，而决策树能够在一定程度上处理这些问题，提高模型的稳定性和准确性。
决策树在实际应用中的价值决策树在数据挖掘领域有着广泛的应用，例如在金融领域的信用评分、医疗领域的疾病诊断、市场营销领域的客户分类等方面都能发挥重要作用。
通过构建决策树模型，可以更好地理解数据之间的关系，发现隐藏在数据背后的规律，从而为决策和预测提供有力支持。
在金融领域，决策树可以用于评估客户的信用风险，帮助银行和金融机构制定个性化的信贷政策；在医疗领域，决策树可根据患者的症状和病史预测疾病风险，辅助医生进行诊断和治疗决策；在市场营销领域，决策树可以根据客户的行为和偏好进行分群，精准推送个性化营销方案，提升营销效果和客户满意度。
“决策树”——数据挖掘、数据分析
“决策树”——数据挖掘、数据分析决策树是⼀个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的⼀种映射关系。
树中每个节点表⽰某个对象，⽽每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，⽽每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表⽰的对象的值。
决策树仅有单⼀输出，若欲有复数输出，可以建⽴独⽴的决策树以处理不同输出。
决策树的实现⾸先要有⼀些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的⼤⼩，这⾥我们通过⼀种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。
中决策树是⼀种经常要⽤到的技术，可以⽤于分析数据，同样也可以⽤来作预测（就像上⾯的银⾏官员⽤他来预测贷款风险）。
从数据产⽣决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
⼀个决策树包含三种类型的节点： 1.决策节点——通常⽤矩形框来表式 2.机会节点——通常⽤圆圈来表式 3.终结点——通常⽤三⾓形来表⽰决策树学习也是资料探勘中⼀个普通的⽅法。
在这⾥，每个决策树都表述了⼀种树型结构，它由它的分⽀来对该类型的对象依靠属性进⾏分类。
每个决策树可以依靠对源的分割进⾏数据测试。
这个过程可以递归式的对树进⾏修剪。
当不能再进⾏分割或⼀个单独的类可以被应⽤于某⼀分⽀时，递归过程就完成了。
另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树对于常规统计⽅法的优缺点优点： 1) 可以⽣成可以理解的规则； 2) 计算量相对来说不是很⼤； 3) 可以处理连续和种类字段； 4) 决策树可以清晰的显⽰哪些字段⽐较重要。
缺点： 1) 对连续性的字段⽐较难预测； 2) 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的⼯作； 3) 当类别太多时，错误可能就会增加的⽐较快； 4) ⼀般的算法分类的时候，只是根据⼀个字段来分类。
决策树的适⽤范围 科学的决策是现代管理者的⼀项重要职责。
我们在企业管理实践中，常遇到的情景是：若⼲个可⾏性⽅案制订出来了，分析⼀下企业内、外部环境，⼤部分条件是⼰知的，但还存在⼀定的不确定因素。
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实验报告一：决策树方法实验目的：使用SQL Server Business Intelligence Development Studio 对上述数据建立数据立方体，并进行数据挖掘分析，挖掘的知识类型不限，将挖掘过程和结果形成实验报告。
实验内容：(1) 利用给定的数据库，新建一个数据挖掘项目；(2) 依次建立数据源，数据源视图，维度，多维度数据集，挖掘机构；(3) 选择不同的算法对挖掘的结果进行分析，预测.(4) 根据以上分析，提出可以执行的决策实验步骤：创建Analysis Services 项目更改存储数据挖掘对象的实例创建数据源视图创建用于目标邮件方案的挖掘结构创建目标邮件方案的第一步是使用Business Intelligence Development Studio 中的数据挖掘向导创建新的挖掘结构和决策树挖掘模型。
在本任务中，您将基于Microsoft 决策树算法创建初始挖掘结构。
若要创建此结构，需要首先选择表和视图，然后标识将用于定型的列和将用于测试的列1.在解决方案资源管理器中，右键单击“挖掘结构”并选择“新建挖掘结构”启动数据挖掘向导。
2.在“欢迎使用数据挖掘向导”页上，单击“下一步”。
3.在“选择定义方法”页上，确保已选中“从现有关系数据库或数据仓库”，再单击“下一步”。
4.在“创建数据挖掘结构”页的“您要使用何种数据挖掘技术？”下，选择“Microsoft 决策树”。
5.单击“下一步”。
6.在“选择数据源视图”页上的“可用数据源视图”窗格中，选择Targeted Mailing。
可单击“浏览”查看数据源视图中的各表，然后单击“关闭”返回该向导。
7.单击“下一步”。
8.在“指定表类型”页上，选中vTargetMail 的“事例”列中的复选框以将其用作事例表，然后单击“下一步”。
稍后您将使用ProspectiveBuyer 表进行测试，不过现在可以忽略它。
9.在“指定定型数据”页上，您将为模型至少标识一个可预测列、一个键列以及一个输入列。
选中BikeBuyer行中的“可预测”列中的复选框。
10.单击“建议”打开“提供相关列建议”对话框。
只要选中至少一个可预测属性，即可启用“建议”按钮。
“提供相关列建议”对话框将列出与可预测列关联最密切的列，并按照与可预测属性的相互关系对属性进行排序。
显著相关的列（置信度高于95%）将被自动选中以添加到模型中。
查看建议，然后单击“取消”忽略建议。
11.确认在CustomerKey行中已选中“键”列中的复选框。
12.选中以下行中“输入”列中的复选框。
可通过下面的方法来同时选中多个列：突出显示一系列单元格，然后在按住Ctrl 的同时选中一个复选框。
1.AgemuteDistance3.EnglishEducation4.EnglishOccupation5.Gender6.GeographyKey7.HouseOwnerFlag8.MaritalStatus9.NumberCarsOwned10.NumberChildrenAtHome11.Region12.TotalChildren13.YearlyIncome13.在该页的最左侧的列中，选中以下行中的复选框。
1.AddressLine12.AddressLine23.DateFirstPurchase4.EmailAddress5.FirstNamestName确保这些行仅选择了左侧列中的复选标记。
这些列将添加到结构中，但不会包含在模型中。
但是，模型生成后，它们将可用于钻取和测试。
有关钻取的详细信息，请参阅针对挖掘模型和挖掘结构使用钻取（Analysis Services –数据挖掘）。
14.单击“下一步”。
检查和修改每列的内容类型和数据类型15.在“指定列的内容和数据类型”页上，单击“检测”运行用来确定每列的默认数据类型和内容类型的算法。
16.查看“内容类型”和“数据类型”列中的各项；如有必要，请进行更改，以确保设置与下表所示一致。
通常，向导会检测数值，并分配相应的数值数据类型；但有些情况下，您可能想要将数值作为文本处理。
例如，GeographyKey应作为文本处理，因为对此标识符进行数学运算是不对的。
17.单击“下一步”。
指定测试集1.在“创建测试集”页上，将“测试数据百分比”保留其默认值：30。
2.对于“测试数据集中的最大事例数”，请键入1000。
3.单击“下一步”。
指定钻取可以针对模型和结构启用钻取。
该窗口中的复选框针对命名模型启用钻取，并允许您从用来为模型定型的模型事例检索详细信息。
如果基础挖掘结构也已经配置为允许进行钻取，则可以从模型事例和挖掘结构返回详细信息（其中包括挖掘模型中所不包含的列）。
有关详细信息，请参阅针对挖掘模型和挖掘结构使用钻取（Analysis Services –数据挖掘）命名模型和结构并指定钻取1.在“完成向导”页上的“挖掘结构名称”中，键入TargetedMailing。
2.在“挖掘模型名称”中，键入TM_Decision_Tree。
3.选中“允许钻取”复选框。
4.查看“预览”窗格。
请注意，仅显示出那些选作“键”、“输入”或“可预测”的列。
您选择的其他列（例如，AddressLine1）不能用于生成模型，但是将在基础结构中可用，您可以在处理和部署模型之后查询这些列。
创建聚类分析挖掘模型1.切换到Business Intelligence Development Studio 中数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡。
请注意，设计器显示两列，一列是挖掘结构，另一列是在前一课中创建的TM_Decision_Tree挖掘模型。
2.右键单击“结构”列，选择“新建挖掘模型”。
3.在“新建挖掘模型”对话框中的“模型名称”中，键入TM_Clustering。
4.在“算法名称”中，选择“Microsoft 聚类分析”。
5.单击“确定”。
新模型现在显示在数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡中。
此模型是用Microsoft 聚类分析算法生成的，它将具有相似特征的客户进行分类并预测每个分类的自行车购买行为。
虽然您可以修改新模型的列用法和属性，但在本教程中不需要对TM_Clustering模型进行任何更改。
创建Naive Bayes 挖掘模型1.在数据挖掘设计器的“挖掘模型”选项卡中，右键单击“结构”列，并选择“新建挖掘模型”。
2.在“新建挖掘模型”对话框中的“模型名称”下，键入TM_NaiveBayes。
3.在“算法名称”中，选择Microsoft Naive Bayes，再单击“确定”。
此时将显示一条消息，说明Microsoft Naive Bayes 算法不支持Age和Yearly Income列，这些都是连续列。
4.单击“是”，以确认此消息并继续下面的操作。
设置HoldoutSeed1.在Business Intelligence Development Studio 的数据挖掘设计器中，单击“挖掘结构”选项卡或“挖掘模型”选项卡。
Targeted Mailing MiningStructure 显示在“属性”窗格中。
2.确保按F4可以打开“属性”窗格。
3.确保CacheMode已设置为KeepTrainingCases。
4.为HoldoutSeed输入12。
部署并处理模型在数据挖掘设计器中，可以处理挖掘结构、与挖掘结构关联的特定挖掘模型，或者结构以及与该结构关联的所有模型。
在本任务中，我们将同时处理结构和所有模型。
部署项目并处理所有挖掘模型1.在“挖掘模型”菜单上选择“处理挖掘结构和所有模型”。
如果更改了结构，系统将提示您在处理模型之前生成和部署项目。
单击“是”。
2.在“处理挖掘结构- Targeted Mailing”对话框中单击“运行”。
“处理进度”对话框将打开以显示有关模型处理的详细信息。
模型处理可能需要一些时间，具体取决于您的计算机。
3.模型处理完成后，在“处理进度”对话框中单击“关闭”。
4.在“处理挖掘结构- <结构>”对话框中单击“关闭”。
在“决策树”选项卡中浏览模型1.在“数据挖掘设计器”中，选择“挖掘模型查看器”选项卡。
默认情况下，设计器将打开添加到结构中的第一个模型（在本例中为TM_Decision_Tree）。
2.使用放大镜按钮调整树的显示大小。
默认情况下，Microsoft 树查看器仅显示树的前三个级别。
如果树级别不到三个，则查看器仅显示现有级别。
可以使用“显示级别”滑块或“默认扩展”列表查看更多级别。
3.将“显示级别”滑到第四条。
4.将“背景”值更改为1。
通过更改“背景”设置，可以迅速查看每个节点中[Bike Buyer] 的目标值为1的事例的数量。
请注意，在这种特定的情况下，每个事例均表示一个客户。
值1指示该客户之前购买了自行车；值0指示该客户尚未购买自行车。
节点的底纹颜色越深，节点中具有目标值的事例所占的百分比越大。
5.将光标放在标记为“全部”的节点上。
将出现显示以下信息的工具提示：∙事例总数∙非自行车购买者事例的数量∙自行车购买者事例的数量∙缺少[Bike Buyer] 值的事例的数量或者，将光标放在树中的任何节点上，查看从上级节点到达该节点所需的条件。
还可以在“挖掘图例”中查看同样的信息。
6.单击“Age >=34 且< 41”的节点。
直方图将显示为一个穿过该节点的窄水平条，并表示此年龄范围中以前买过自行车的客户（粉色）和没有买过自行车的客户（蓝色）的分布情况。
查看器显示：没有汽车或者有一辆汽车、年龄在34 到40 的客户有可能购买自行车。
再进一步考察发现，实际年龄在38 到40 的客户购买自行车的可能性会增加。
由于您在创建结构和模型时启用了钻取，因此，可以从模型事例和挖掘结构中检索详细的信息，其中包括挖掘模型中所不包含的列（例如，emailAddress 和FirstName）。
有关详细信息，请参阅针对挖掘模型和挖掘结构使用钻取（Analysis Services –数据挖掘）。
钻取到事例数据1.右键单击某个节点，然后依次选择“钻取”和“仅限模型列”。
每个定型事例的详细信息将以电子表格方式显示。
这些详细信息来自您在生成挖掘结构时选作事例表的vTargetMail 视图。
2.右键单击某个节点，然后依次选择“钻取”和“模型和结构列”。
将显示同一个电子表格，并在末尾处附加结构列。
返回页首“依赖关系网络”选项卡“依赖关系网络”选项卡显示决定挖掘模型预测能力的各个属性之间的关系。
依赖关系网络查看器进一步证实了我们的发现：年龄和地区是预测自行车购买行为的重要因素。
在“依赖关系网络”选项卡中浏览模型1.单击Bike Buyer节点以确定它的依赖关系。
依赖关系网络的中间节点(Bike Buyer) 表示挖掘模型中的可预测属性。