(转自网上,谢谢原作者)

数据挖掘有关术语(Glossary) 人工神经网络(Artificial Neural Networks) 一种非线性预测模型,通过训练和在结构上模仿生物神经网络来学习。 分类和衰退树(CART Classification and Regression Trees) 一种用于数据集分类决策树技术。它提供一套也可用于一个新的未分类的数据集的规则,以预测哪些记录将有一个给定的结果。通过创建一个两路分化对一个数据集进行分段。较 CHAID 技术,它需要较少的数据准备。 正方自动交互发现(CHAID Chi Square Automatic Interaction Detection) 一种用于数据集分类决策树技术。它提供一套也可用于一个新的未分类的数据集的规则,以预测哪些记录将有一个给定的结果。通过创建一个“多路分化”对一个数据集进行分段。较 CART 技术,它需要较多的数据准备。 分类(classification) 一种把数据集分为互斥组的处理,每组中的成员之间尽可能“接近”,而不同的组之间尽可能“远离”,其中距离的测量与你正在试图预测的指定变量有关。例如:一个典型的分类问题是把一个有关公司的数据库按其信用值分组为“好与坏”,使他们尽可能与实际信用度相符。 簇化/聚类(clustering) 一种把数据集分为互斥组的处理,每组中的成员之间尽可能“接近”,而不同的组之间尽可能“远离”,其中距离的测量与所有可用的变量有关。 数据清洗(data cleansing) 一个确保数据集中所有数值是一致的和被正确记录的处理过程。 数据挖掘(data mining) 从一个大数据库中隐藏的预测信息的抽提过程。 数据导航/浏览(data navigation) 在一个多维数据库的不同的维度、切片、分层的细节等信息的观察过程。参见在线分析处理 OLAP。 数据可视化(data visualization) 对多维数据的各种复杂关系的可视化解释过程。 数据仓库(data warehouse) 一种储存和交付大量数据的数据库系统。 决策树(decision tree) 代表一系列决策的树状结构。这些决策为数据集的分类生成规则。参见 CART 和 CHAID. 维度(dimension) 在一个平面的或关系数据库中,记录中的每一个字段代表一维。在多维数据库中,一维是一相似实体的集合;例如,在一个多维的销售数据库中会包括产品、时间和城市维。 探测性数据分析(exploratory data analysis) 使用图形化和描述性的统计技术去“学习”一个数据集的结构。 遗传算法(genetic algorithms) 一种使用类似在一个基于自然进化概念的设计中的遗传组合、变异和自然选择等处理方法的优化技术。 线性模型(linear model) 一种分析模型,它假定考虑的各变化因素是线性的关系。 非线性模型(non-linear model) 一种分析模型,它不假定正在考虑的各变化因素是线性的关系。 线性衰退(linear regression) 一种用于在目标变量和其预测因子间找出最合适的线性关系的技术。 对数衰退(logistic regression) A linear regression that predicts the proportions of a categorical target variable, such as type of customer, in a population. 最近邻居(nearest neighbor) A technique that classifies each record in a dataset based on a combination of the classes of the k record(s) most similar to it in a historical dataset (where k 3 1). Sometimes called a k-nearest neighbor technique. 多维数据库(multidimensional database) 一种设计用于在线分析处理的数据库系统。其结构为多维的超立方体,其中每轴一维。 在线分析处理(OLAP On-line analytical processing) 可参考面向数组的数据库应用系统,它允许用户观察、穿插导航、操作和分析多维数据库。 数据警戒(outlier) 指一个数据项,其值超出一个样本上的其他大部分项的相应值的边界时,称其为警戒项。这时会预示着数据反常,需要仔细核实;他可能携带着重要信息。 预测模型(predictive model) 一个用于在数据集上预测指定变量的值的结构和处理流程。 预期数据分析(prospective data analysis) 基于历史的数据分析,它包括预测未来趋势、行为或事件。 回顾数据分析(retrospective data analysis) 对已经发生的事情做数据分析,它提供趋势、行为或事件的洞察。 规则归纳(rule induction) 对基于统计意义上的数据,抽提有用的“IF-THEN”规则。 时间序列分析(time series analysis) 按一定时间片对某个度量所做的序列分析。时间通常是数据的主要维度。   

Logo

永洪科技,致力于打造全球领先的数据技术厂商,具备从数据应用方案咨询、BI、AIGC智能分析、数字孪生、数据资产、数据治理、数据实施的端到端大数据价值服务能力。

更多推荐