数据挖掘建模学习教案

1、会计学1数据挖掘建模数据挖掘建模第一页，共35页。 第1页/共35页第二页，共35页。2022-5-916.4小结(xioji)16.3数据挖掘建模原理建模要求(yoqi)建模原则简化模型建模步骤建模素质16.1数据挖掘建模概述原型与模型模式(msh)与模型知识层次理论模型与数据知识结构与框架决策16.2数据挖掘建模基础数据挖掘建模建模与挖掘的结合模型分类建模行为内容第2页/共35页第三页，共35页。2022-5-9第3页/共35页第四页，共35页。2022-5-9第4页/共35页第五页，共35页。2022-5-9第5页/共35页第六页，共35页。第6页/共35页第七页，共35页。2022-5

2、-9第7页/共35页第八页，共35页。2022-5-9从可操作性上而言，一个完整的模型通常必须包含(bohn)信息表述结构和解释机制。一般模型的简化形式可以用图162的数据与模型的构成部分来表示。第8页/共35页第九页，共35页。2022-5-9知识结构是指知识领域内事实、概念、观念、公理、定理、定律等的组合方式。一般可分为以下三类结构：学科知识结构，是各种学科内容的有机组合。个体知识结构，为个体头脑中知识的构成状况，表现为各种门类、各种层次知识的比例及相互关系。群体知识结构，为一个组织中成员所具有的各种不同知识的集体组合。概括地说，知识结构可以表示成由对象间的互联以及定义(dngy)连接的交

3、互网络。第9页/共35页第十页，共35页。2022-5-9第10页/共35页第十一页，共35页。2022-5-9第11页/共35页第十二页，共35页。2022-5-9而不追求优化的决策是无价值的。第12页/共35页第十三页，共35页。2022-5-9第13页/共35页第十四页，共35页。2022-5-9第14页/共35页第十五页，共35页。2022-5-9确定性情形(qng xing)不确定性情形随机性情形多目标情形多人决策情形第15页/共35页第十六页，共35页。2022-5-9第16页/共35页第十七页，共35页。2022-5-9第17页/共35页第十八页，共35页。2022-5-9第18

4、页/共35页第十九页，共35页。2022-5-9第19页/共35页第二十页，共35页。第20页/共35页第二十一页，共35页。2022-5-9第21页/共35页第二十二页，共35页。2022-5-9建构模型是数据挖掘技术的重要内容(nirng)，正是通过建模，数据挖掘工具才可以准确地告诉用户那些隐藏在数据库深处的重要信息，同时又对未来做出预测。那么，何为建模？简单而言，就是综合运用数学思想方法和IT技术建立一个适合当前问题的模型，用以解释之前发生的事情并预测未来发生的事情。第22页/共35页第二十三页，共35页。2022-5-9第23页/共35页第二十四页，共35页。2022-5-9第24页/

5、共35页第二十五页，共35页。2022-5-9第25页/共35页第二十六页，共35页。2022-5-9第26页/共35页第二十七页，共35页。2022-5-9模型要有足够的精度，即把本质(bnzh)的关系和规律反映出来，去掉非本质(bnzh)的内容。模型要简单实用、便于处理。建模依据要充分，即要依据科学规律、经济规律等来建模。对于模型和建模尽量借鉴标准形式。模型要表示的系统要能操纵和控制，便于检验和修改。第27页/共35页第二十八页，共35页。2022-5-9第28页/共35页第二十九页，共35页。2022-5-9除去一些(yxi)变量改变变量的性质合并一些变量改变变量间的函数关系模型结构的转换改变约束关系第29页/共35页第三十页，共35页。2022-5-9第30页/共35页第三十一页，共35页。2022-5-9第31页/共35页第三十二页，共35页。2