10. ( ) 根據要處理的問題,找出與問題相關的已知資料類型,再針對這些類 ..-阿摩線上測驗
最佳解! | ||
2F william 大三上 (2020/04/16)
用會員分群做舉例。 1. 分類分析(Classification):已經主觀決定出分類,例如決定好將會員分成三類:低消費群、中消費群、高消費群。依照消費金額,主觀地將所有會員分進去這三類,主觀地決定哪兩個金額門檻,可以把會員分成三群,例如平均每月消費999元以下者為低消費群、1000~9999元中消費群,10000元以上高消費群。 重點在於四個字:人為主觀。三類是人決定的、金額門檻也是人決定的。 2. 群集分析(Clustering):這項分析可謂博大精深,【群集分析(Clustering)】是一個統稱,實則背後有著各種不同的演算法,也各有優缺點,機器學習的發展就是由此展開的。在此,小馬只有辦法簡述,實無法盡述。 【群集分析(Clustering)】也是在做分群... 查看完整內容 |
3F william 大三上 (2020/04/16)
資料探勘(Data Mining),意指利用一個龐大數據庫建立模型(Model),並從中找出隱藏的特殊關聯性及特徵。例如:某公司握有自身客戶的資訊(包含:年齡、資產、交易頻率、交易量等),利用此資料庫找出其客戶消費的模式、習慣,並據此將客戶群分類,藉此針對不同客群做出精準行銷,就是所謂的資料探勘。 資料探勘所建立的模型可分為六種: 分類分析(Classification):透過研究數據庫中的特徵,將已知資料做出分類,並根據已知的特徵預測未經分類的新進數據。如前段所述的客戶群分類。群集分析(Clustering):和分類分析的概念相似,亦是將一數據庫的資料做出分類,並歸納出組間的差異性及組中的相似性。其不同點在於,分類分析在劃分後又有...查看完整內容 |