基于经验模态分解及动态数据挖掘的商务数据分析方法研究的综述报告_第1页
基于经验模态分解及动态数据挖掘的商务数据分析方法研究的综述报告_第2页
基于经验模态分解及动态数据挖掘的商务数据分析方法研究的综述报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于经验模态分解及动态数据挖掘的商务数据分析方法研究的综述报告随着互联网的快速发展，商务领域中的数据已经呈现出爆炸式增长的趋势，这些数据可为商务决策提供重要的参考，因此商务数据分析已成为决策者日常工作中不可或缺的一环。但是，随着商务数据的增多和复杂程度的提高，商务数据分析的难度也在不断上升。因此，如何更好地利用商务数据成为了业内的研究热点之一。本文主要介绍一种基于经验模态分解及动态数据挖掘的商务数据分析方法，其能够有效地处理商务数据中的非线性、非平稳、非高斯性等特征，并且能够对大量数据进行快速而准确的分析。一、经验模态分解经验模态分解（EMD）基于Hilbert-Huang变换，是一种自适应的信号分解方法。它能够将一个非线性、非平稳、非高斯性的信号分解成若干个固有模态函数（IntrinsicModeFunction，IMF）的线性组合，其中每个IMF对应了信号中的某一特定频率成分。经验模态分解的方法可以简述如下：1.在信号中找到所有极值点（最大值和最小值），将它们连接成包络线。2.计算信号与包络线的平均值，得到一个IMF1。3.将IMF1从信号中减去，得到一个新的信号，如果新信号已经是一个固有模态函数，则将其作为IMF1，否则重新执行上述步骤，直到得到所有的IMF。4.将所有IMF相加，就得到了原始信号。经验模态分解的优点在于其自适应性强，不需要事先确定信号的成分，也不需要根据先验的概率分布做出任何假设，因此适用范围广。二、动态数据挖掘与传统的数据挖掘方法不同，动态数据挖掘能够及时响应数据的变化，为实时决策提供重要的基础。动态数据挖掘通常包括以下几个步骤：1.采集数据2.预处理数据，并进行特征选择和降维处理3.构建模型，训练数据，并进行模型优化和调整4.应用模型，进行预测和性能评估在商务数据中，动态数据挖掘可以帮助企业高效地处理大量的数据，精确地预测趋势和行为，并支持商务决策。三、商务数据分析方法基于经验模态分解和动态数据挖掘的商务数据分析方法、包括以下几个步骤：1.数据预处理。将原始数据进行清洗、去噪，提高精度和准确性。2.经验模态分解。将经验模态分解技术应用于商务数据中，将数据分解成若干IMF，并提取其中的重要信息和特征。3.特征提取和降维。根据实际情况，选取一定数量的代表性特征，并通过降维处理减少冗余信息，加快数据处理和分析的速度。4.动态数据挖掘。基于选取的特征，利用动态数据挖掘技术构建模型，包括分类模型、聚类模型、回归模型等，实现商务行为和趋势的预测和评估。5.模型优化和预测。通过对模型进行优化调整和反馈测试，可以提高模型的准确性和泛化能力，从而提高商务数据分析的效率和精度。通过上述方法，商务数据分析可以在较短的时间内快速准确地处理大量的数据，有效地支持商务决策，并为企业的未来增长和发展提供重要的决策依据。综上所述，经验模态分解及动态数据挖掘技术是商务数据分析的一种新思路和方向，它将

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论