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5 資料探勘（Data Mining）演算法或稱數據挖掘（Data Mining，DM）又稱資料庫中的知識發現（Knowledge
Discover in Database，KDD）是指從大量資料中擷取出有意義的資訊，以便達成有效業務統計的一種資料 分析方法。不包含下列何項？
(A)空間序列分析（Space Series Forecasting analysis）
(B)分類分析（Classification analysis）
(C)群集分析（Clustering analysis）
(D)關聯分析（Association analysis）
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統計： A(203), B(20), C(13), D(32), E(0) #1928507
統計： A(203), B(20), C(13), D(32), E(0) #1928507
詳解 (共 3 筆)
bmu30776
#6229804
資料探勘涉及六類常見的任務：
異常檢測（異常/變化/偏差檢測）– 辨識不尋常的資料記錄，錯誤資料需要進一步調查。
關聯規則學習（依賴建模）– 搜尋變數之間的關係。例如，一個超市可能會收集顧客購買習慣的資料。運用關聯規則學習，超市可以確定哪些產品經常一起買，並利用這些資訊幫助行銷。這有時被稱為市場購物籃分析。(D)
聚類 – 是在未知資料的結構下，發現資料的類別與結構。(C)
分類 – 是對新的資料推廣已知的結構的任務。例如，一個電子郵件程式可能試圖將一個電子郵件分類為「正常郵件」或「垃圾郵件」。(B)
迴歸 – 試圖找到能夠以最小誤差對該資料建模的函式。
匯總 – 提供了一個更緊湊的資料集表示，包括生成視覺化和報表。
關聯規則學習（依賴建模）– 搜尋變數之間的關係。例如，一個超市可能會收集顧客購買習慣的資料。運用關聯規則學習，超市可以確定哪些產品經常一起買，並利用這些資訊幫助行銷。這有時被稱為市場購物籃分析。(D)
聚類 – 是在未知資料的結構下，發現資料的類別與結構。(C)
分類 – 是對新的資料推廣已知的結構的任務。例如，一個電子郵件程式可能試圖將一個電子郵件分類為「正常郵件」或「垃圾郵件」。(B)
迴歸 – 試圖找到能夠以最小誤差對該資料建模的函式。
匯總 – 提供了一個更緊湊的資料集表示，包括生成視覺化和報表。
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