数据挖掘应用模型（数据挖掘 应用）

【应用笔记1】spss24.0一般线性模型-数据挖掘详解

1、一般线性模型详解：探索连续与分类数据的深度关联 当研究中因变量为连续值，自变量多为类别时，一般线性模型（General Linear Model， GLM）就大显身手。首要条件是数据的独立性，以及假设的正态性和方差齐性，这些可通过残差分析来检验和调整。模型建立后，通过残差图来确认模型的适用性。

2、固定因子指不变的固子，随机因子就随着条件的变化而变化的。协变量：一般指连续变量。公式：z=x+y，当x固定不变时，z随y的变化而变化。这时可以说，x是固定因子，y是随机因子。协方差分析中的协变量就是控制变量。

3、深入探讨参数检验、回归分析、方差分析等统计方法。相关性和聚类分析，为深入挖掘数据提供有力工具。判别分析和因子分析，助力用户理解变量间复杂关系。对应分析与结合分析，提升数据综合分析能力。信度分析确保数据质量，生存分析和对数线性模型则关注时间序列数据的处理。

4、用spss分析几个因素对某一因素的影响的方法：整理数据，再定义变量，分析，因为你要分析农民收入和其他因素之间的关系，所以确定农民收入为因变量，而其他为自变量。通过analyze下面的regression来完成。即把农民收入选进因变量，其他（除年份和总计）作为自变量分析。

数据挖掘中做(n-floder)交叉验证时,如果根据测试结果选取相应的...

在数据挖掘中的模型选择：n-fold交叉验证策略详解 在数据挖掘的世界里，模型的训练与评估是关键环节。面对海量数据，如何通过n-fold交叉验证来精确挑选最佳模型？这是一项技术挑战。

---十折交叉验证：10-fold cross validation--- 英文名叫做10-fold cross-validation，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。将数据集分成十分，轮流将其中9份作为训练数据，1份作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。

-SVs： 表示所有的支持向量，如果特征是n维的，支持向量一共有m个，则为m x n的稀疏矩阵。另外，如果在训练中使用了-v参数进行交叉验证时，返回的不是一个模型，而是交叉验证的分类的正确率或者回归的均方根误差。 预测返回的内容libsvmtrain函数有三个返回值，不需要的值在Matlab可以用~进行代替。

数据挖掘常用的模型有哪些?

预测建模：利用历史数据的模式寻找未来的趋势和预测，例如基于回归分析、时间序列分析等。数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。

同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。

关联规则挖掘。该技术用于发现数据集中变量间的有趣关系或关联规则。在零售业中，通过分析购买历史数据，可以发现哪些商品经常一起被购买，从而制定营销策略。 分类与预测。分类是指通过已知的训练数据集挖掘出分类模型，然后用这个模型来预测未知数据的类别。

建模方法的介绍 数据建模是指针对某一问题或场景，基于数据挖掘、数据分析等技术手段，建立合适的统计模型或机器学习模型，以实现对数据的精细化分析、预测等目的。