Re: [課業][實況] Data Mining 重點唷

看板NTUE-CS100作者moonlights (NE子)時間15年前 (2010/06/10 11:03)推噓6(6推 0噓 1→)

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＊各章的本章摘要 >__O ＊英文出題 CH 3 P.13 資料探勘步驟步驟一：定義問題步驟二：資料的蒐集與選擇步驟三：資料的預備步驟四a：選擇一個模式或演算法步驟四b：選擇模式或演算法的參數步驟五：訓練／測試資料或應用演算法步驟六：模式最後的評估和整合 P.39 On-Line Transaction Processing, OLTP (為什麼他說要考OLAP，可是唸的是OLTP的內容呢...) 線上分析處理 On-Line Analytical Processing, OLAP (必考) 特性：1. 針對工商企業資料分析需求而設計，是一種新的業務。 2. 協助工作人員執行管理決策。 3. 同時間不會有太多使用者同時使用系統。 4. 儲存的資料偏重較高層級的彙總資訊。 5. 資料的來源是OLTP。 6. 資料庫的內容是歷史性的資料，不會隨時加以變更。 7. 資料的處理不是以交易為單位，使用者的要求會佔用大量的系統資源。 8. 設計資料庫不是採用正規劃的設計方式。 9. 將分散各處的異質性資料整合到單一的資料集合之中。 10. 使用適合資料分析的結構來儲存資料。 11. 包含由日常交易資料轉換而來的資料，在資料倉儲中的資料必須完整且正確，以提供管理者決策分析。 12. 要能夠及時從資料倉儲中取得資訊。 13. 資料倉儲的資料在內部必須包含易於使用的瀏覽工具。 P.41 資料立方體(Data Cube) (有考的話，請畫出Cube的圖) 將資料倉儲的資料以多維度(Multidimensional)資料模式儲存。概念與目的：將經常被分析人員所要求的測量值加以具體化或量化，並將測量值具體化後儲存在一個多維度資料方塊，以供企業建立決策支援系統、知識探勘分析工具或是其他應用。 P.80 資料特性的減量 (四點) P.95 本章摘要 1. 4. CH4 P.100 關聯規則(Association Rule) Defination (案例：啤酒+尿布、報紙+牛奶) P.127 本章摘要 1. 6. CH 5 P.132 分類法 (classification) 優劣評估法：預測準確度、速度和延展性、健全性、延展性、可解釋性。 (耶？重複了。課本GJ) P.136 決策樹(Decision Tree)分類法 (建構) P.160 模糊推論(Fuzzy Inference)系統架構 (畫圖) CH 6 P.178 叢聚分析法 (Clustering) defination, steps P.225 主成分分析法(Principal Component Method) CH 7 P.228 類神經網路 (Artificial Neural Network, ANN) def. 是一種計算系統，包括軟體與硬體，它使用大量高度連結的人工神經元來模仿生物神經網路的能力。 CH 8 P.267 應用資料探勘技術在市場行銷的方法與循環 P.271 常用於市場行銷領域的資料探勘技術 (七種) P.289 六個步驟圖8.14 CH 9 P.302 顧客終身價值 (Customer Lifetime Value) 定義、公式。 P.325 資料探勘應用於電信產業流程圖9.7 CH 10 P.334 網路探勘(Web Mining) 定義：利用資料探勘的技術於全球資訊網上，進行發掘知識以期 P.336 網路內容探勘 (Web Content Mining) (五點) 應用：群聚分析、關聯規則、語意網路(Semantic Web)、搜尋結果的探勘、影像探勘。 CH 11 P.396 投資組合理論(Portfolio Theory) 定義 P.398 圖11.4 (必考) CH 12 P.420 知識管理 P.421 表12.3 P.424 圖12.8 P.439 本章摘要 2. 6. 7. CH 13 P.455 文字探勘 P.466 影像探勘的領域醫學、氣象、影像處理、搜尋引擎、軍事。 P.468 影像探勘的技術物件識別(Objective Recognition)、影像的擷取(Image Retrieval)、 (考)影像的索引(Image Indexing)、影像的分類與叢聚(Image Classification and Clustering)、關聯規則探勘(Association Rule Mining)、類神經網路(Neural Network) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 120.127.47.86

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einstein1217

06/10 09:59,

06/10 09:59

※ 編輯: moonlights 來自: 120.127.47.86 (06/10 10:52)

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bearNturtle

06/10 10:36,

06/10 10:36

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Markseinn