为了使模型在实际的数据挖掘中有更高的准确性和更好的挖掘性能,在将挖掘模型部署到生产环境之前,需要对挖掘模型进行测试,确定模型的预测是否准确,以帮助决策部门选择性能最好的挖掘模型来对实际数据进行挖掘预测。本文主要讨论了基Mic...为了使模型在实际的数据挖掘中有更高的准确性和更好的挖掘性能,在将挖掘模型部署到生产环境之前,需要对挖掘模型进行测试,确定模型的预测是否准确,以帮助决策部门选择性能最好的挖掘模型来对实际数据进行挖掘预测。本文主要讨论了基Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)数据挖掘模型的主要测试方法,并用一个实例解读了其中的两种方法:提升图和分类矩阵。展开更多
介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发...介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发现的模式,得出了对顾客分类的结果,为销售公司管理层的营销决策提供有力的参考和辅助。展开更多
介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算...介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算法挖掘模型所发现的模式,理解数据和其中的趋势,为提高客户对呼叫中心满意度提供有力的参考和辅助。展开更多
基于SQL Server Analysis Services(简称SSAS)提供的Microsoft关联规则挖掘算法和事务数据挖掘功能,通过利用Arc GIS软件、空间数据库引擎Arc SDE和数据库SQL Server软件,提出了一种新的土地地类关系挖掘实现方案。首先结合空间数据挖掘...基于SQL Server Analysis Services(简称SSAS)提供的Microsoft关联规则挖掘算法和事务数据挖掘功能,通过利用Arc GIS软件、空间数据库引擎Arc SDE和数据库SQL Server软件,提出了一种新的土地地类关系挖掘实现方案。首先结合空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)相关技术方法,以土地利用数据库为基础,实现空间数据提取;然后通过空间关联操作将空间信息转化为事务,最后在SSAS中创建多维数据集,完成相关数据挖掘任务。基于某市实例土地利用数据库,采用该方法探测相邻地类间的隐含关系,通过建立相邻地类图斑空间关联规则挖掘模型,设置不同的参数,得到了一系列比较实用合理的关联规则,通过实践证明了这种方案的有效性。展开更多
文摘为了使模型在实际的数据挖掘中有更高的准确性和更好的挖掘性能,在将挖掘模型部署到生产环境之前,需要对挖掘模型进行测试,确定模型的预测是否准确,以帮助决策部门选择性能最好的挖掘模型来对实际数据进行挖掘预测。本文主要讨论了基Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)数据挖掘模型的主要测试方法,并用一个实例解读了其中的两种方法:提升图和分类矩阵。
文摘介绍一种利用数据挖掘技术建立顾客分类分析的挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的聚类分析算法,以及SSAS聚类分析算法在对某销售信息进行顾客分组分析中的应用,通过分析聚类分析算法挖掘模型所发现的模式,得出了对顾客分类的结果,为销售公司管理层的营销决策提供有力的参考和辅助。
文摘介绍一种利用数据挖掘技术建立用于呼叫中心运营中的预测分析挖掘模型。主要介绍了基于Microsoft SQL SERVER Analysis Services(SSAS)的神经网络算法,以及SSAS神经网络算法在对某呼叫中心数据进行预测分析中的应用,通过分析神经网络算法挖掘模型所发现的模式,理解数据和其中的趋势,为提高客户对呼叫中心满意度提供有力的参考和辅助。
文摘基于SQL Server Analysis Services(简称SSAS)提供的Microsoft关联规则挖掘算法和事务数据挖掘功能,通过利用Arc GIS软件、空间数据库引擎Arc SDE和数据库SQL Server软件,提出了一种新的土地地类关系挖掘实现方案。首先结合空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)相关技术方法,以土地利用数据库为基础,实现空间数据提取;然后通过空间关联操作将空间信息转化为事务,最后在SSAS中创建多维数据集,完成相关数据挖掘任务。基于某市实例土地利用数据库,采用该方法探测相邻地类间的隐含关系,通过建立相邻地类图斑空间关联规则挖掘模型,设置不同的参数,得到了一系列比较实用合理的关联规则,通过实践证明了这种方案的有效性。
