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关联分析

关联分析是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系。在数据挖掘的基本任务中关联(association)和顺序序贯模型(sequencing)关联分析是指搜索事务数据库(trarisactional databases)中的所有细节或事务,从中寻找重复出现概率很高的模式或规则。

主成分分析

利用降维(线性变换)的思想,在损失很少信息提下把多个指标转化为几个综合指标(主成分),即每个主成分都是原始变量的线性组合,并且各个主成分之间互不相关,使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(主成分必须保留原始变量90%以上的信息),从而达到简化系统结构,抓住问题实质的目的。

因子分析

利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子。(因子分析是主成分的推广,相对于主成分分析,更倾向于描述原始变量之间的相关关系)。

决策树

决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。

神经网络

模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来,人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为神经网络.神经网络在系统辨识.模式识别,智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景.特别在智能控制中,人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣,并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中按制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。

文本挖掘

在当今世界,一个人或一个组织所获得的文本 信息集合十分巨大,而且文本信息集合还在不断地更新和增加。这样,信息检索等技术就不能适应当今文本信息处理的需要,所以,必须用文本挖掘技术来解决这一难题。文本挖掘可以对大量文档集合的内容进行总结、分类、聚类、关联分析、分布分析以及趋势预测等。

时间序列模型

事件的发展通常都具有一定的惯性,这种惯性用统计的语言来描述就是序列值之间存在着一定的相关关系,这种相关关系通常具有某种统计规律,寻找出序列值之间相关关系的统计规律,并拟合出适当的数学模型来描述这种规律,进而利用这个拟合模型预测序列未来的走势。

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