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数据挖掘工具



 


 产品
   数据挖掘工具
 
Visual Mining Studio(简称VMStudio)
 
 
VMStudio是MSI独自开发的可视化通用数据挖掘工具软件系统
处理的数据规模更大
计算速度更快
使用更方便
顾客需求更易满足
费用更低廉
 
数理系统从1982年创立以来,集本身多年数理科学软件经验之大成,开发出了数据挖掘?#25945;╒isual Mining Studio。被誉为准确、易用、解析手法充实、实用价值高的数据挖掘?#25945;ā?

荣获日本计算机学会的软件开发大奖


 产品
   数据挖掘工具
 
?#35270;?#39046;域
 
 
商场购物篮分析(流通)
购物的时间序列分析
同时购物的组合分析:面包和牛奶同时购入
商品陈列方法的选定
库存量的合理安排
 
信贷审查(金融)
从客户的交易内容、债务状况、信用卡使?#20204;?#20917;等个人数据来判断其“坏账”的风险程度
根据风险程度来决定最优信贷金额
信贷收益和风险间的仿真
 
通信?#20223;?/span>
从客户的行为数据?#39029;?#20854;爱好
对新产品可能产生的兴趣程度
对广告的?#20174;?#31243;度的推测
在最佳时间、以最?#23454;?#30340;方式,向最恰当的客户提供最受欢迎的产品
 
制定最佳网络广告战略 生产质量管理
在最佳时间内
以最低费用
以最吸引人的内容
登载网络广告
从制造工艺数据出发
对次品发生原因分析
降低次品的发生率
最大限度的提高生产效率和产品质量
 
库存管理 医药业
需求量分析
最佳存储品种
最佳存储量
决定最佳订货?#34987;?#21644;订货量
遗传基因和疾病的因果
自动诊断
处方数据分析:药物与治疗的关系
医疗图像处理
 
人工智能及其他
模式识别 需要与供应的匹配
广告?#25945;?#30340;最佳选择 市场?#31034;?#35843;查数据分析
金融产品的走向分析:证券、汇率
布告栏的内容分析
客户呼叫中心支援 最佳物流战略
最佳新店地?#36153;?#25321; 人才行业的人才与产业的匹配
 
 
 
   
 

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   数据挖掘工具
 
经典应用案例:供需分析
 
 
分析范围
购买记录(顾客、商品、购买量)
互联网访问日志(访?#25910;摺?#32593;页、访问次数)
人事(工作、工作人员、经验年限)
文章分析(文章、单?#30465;?#20986;?#21046;?#24230;)
派?#24067;?#24405;(公司、派遣职员、服务年数)
 
目的
针对需求(顾客、访?#25910;摺?#24037;作)、提供合适的供给(商品、网页、工作人员)
从海量的需求和供给数据出发、根据双方关系的密切程度对供需双方进行分类
 
原理:VMStudio的二项软聚类分析功能
Zi内的需求对Zi内的供给很?#34892;?#36259;
?#34892;?#36259;的程度,用概?#26102;恚?#24471;分表)表示
 
P(Z|需求)=需求落在Z范围内的概率
P(Z|供给)=供给落在Z范围内的概率
P(需求|供给)=表示需求对供给?#34892;?#36259;的程度
P(供给|需求)=表示供给对需求的吸引程度

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功能介绍
 
 
VMStudio能干什么?
VMStudio可以从大量的数据中?#19994;?#24744;所需要的结论性的知识。
 
数据挖掘为什么有用?
 
数据挖掘是从既存的数据中提炼出对你的商务活动有价值的情报,它是一种新兴的数据分析技术,是将统计解析、人工智能、数据库、并行处理等技术结?#31995;?#19968;起形成的最新智能型技术,其应用范围较统计解析更加广泛。与统计解析不同的是,在绝大多数的情况下,数据挖掘不需要假设数据的分布状态。同时,数据挖掘具有计算简单,结论可靠等特征。而且,数据挖掘的结果有一部分很容易理解,即使不是专家,您也可以使用该技术。
 
可视化编程功能
不断探索
无需编程即可完成多种挖掘功能
Windows用户 → 几乎不需要任何的学习时间
 
点鼠标就可以进行数据分析
数据和处理功能都是以图标的形式?#36842;?#30340;。图标之间以带箭头的线段来连接,以此来定义数据流及其相应的数据处理分析,从而形成了可视化的编程环?#22330;?#23436;成的数据流处理不仅在视觉上可以让您把握分析的动态,而且可以在画面?#29616;?#25509;加上您所需要的各种注释,形成各种演示资料。
 
 
可多视角观察的图形功能
为了把握住数据变化趋势与状态,有效地评价分析结果,使用数据图形来帮助人们加深理解是一种理想的方法。本系统为此提供了散点图、柱形图、折线图、饼图?#30830;?#23500;的图形功能 。
 
丰富多彩的预处理功能
数据挖掘中最烦杂但同时也是最重要的作业就是数据的预处理功能。本系统不仅提供了缺损值的处理、分组、正规化等典型的加工方法,而且提供了独自开发的脚本语言,可以使用户按照自己的需求来柔性地对数据进行各种加工和演算。
 
预处理功能
数据过滤
数据统合
合计、总计
数据清洗
采样
排序
文件分割
脚本语言
 
分析功能
本系统提供
 
Classification Association 分析 Bayesian Network 统计解析软件包:S-PLUS
Clustering Time Series 分析 Text Mining    
  *注:S-Plus是美国TIBCO公司的产品
 
与S-PLUS的无缝连接
具有丰富的统计用函数和图形功能的各类图标
用户可以根据需要建立自己专用的S脚本语言的图标
 
与多种外部软件的无缝连接
本公司同时拥有用于文本挖掘的系统Text Mining Studio (TMS),本系统可以和TMS无缝连接使用。
本系统还可以和R、SAS、MATLAB、Perl等联合使用。如果您拥有这些系统的数据资源,本系统都可以为您充分利用起来。
 
 
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功能一览
 
 
数据前处理功能
功能 ?#24471;?/strong>
清洗 对缺损值和异常值进行检查和修正
分组 对数据进行归类和范畴划分
采样 从数据中抽出一部分
正规化 对数据进行大小或分布?#31995;?#21464;换
排序 对数据进行升序或降序的排列
数据文件分割 将数据分为学习用和验证用两部分
过滤 将符合所指定条件的数据提取出来
统合 将多个数据合成一个数据
数据列属?#21592;?#26356; 变更数据列的性?#30465;?#36827;行量化操作
数据处理加工 交互式的数据处理加工
再配置 对表中数据进行重新配置
匿名化 对数据进行加工,使其匿名化
日期及时间处理 对日期时间数据进行有关的计算处理
行选择 将满足条件的行抽取出来。可以对复数个表中的数据一次全部抽取出来
日期选择 将满足所指定条件的日期抽取出来
时间序列数据处理(基本操作) 可以表示时间序列数据的统计量和推移列
时间序列数据处理(线段表示) 用一组线段来近似时间序列数据
时间序列数据处理(距离计算) 将符合(或不符合)某个模式的时间序列数据抽取出来
 
数据挖掘处理功能-1
功能 ?#24471;?/strong>
分组分析
(Classification)
Decision Tree 可做成多分枝的回归树、分类树。能够对应缺损值,和用户之间以对话形式进行分析
K-NN分析 根据近邻的k个值来建立回归模型和判别模型
神经网络 采用阶层型神经网络来建立回归模型和判别模型
Radial Basis Function Network 采用中间层的高?#36141;?#25968;来建立回归模型和判别模型
Support Vector Machine 采用支持向量来建立回归模型和判别模型
nuSVM 在支持向量机中的支持向量数可变
Support Ball Machine 采用聚类手法进行数据?#39038;酰?#24182;与支持向量机方法一起来建立判别模型。该方法在处理大规模数据时尤为有效
预测 使用模型进行评价与预测
规则库预测 根据从学习用数据提炼出来的规则对未知数据进行分析、预测
模型集成 根据复数个模型间的权重比进行最优化的集团学习
Naive Bayes 考虑?#24471;?#21464;量之间的相互?#35272;?#20851;系,根据朴素贝叶斯定理进?#20449;?#21035;分析
交叉验证 利用不同的数据轮流重复进行学习,最后求得最合适的模型
Boosting 将复数个模型统合起来,求得一个高精度的模型
Bagging 使用复数个模型进行表决,根据少数服从多数的原则建立相应的避免过学习的模型
 
数据挖掘处理功能-2
功能 ?#24471;?/strong>
统计量 统计 各个项目的计数、统计量计算(合计、平均、方差、最大、最小等)
相关 相关系数/卡方值/F值的计算
Feature Selection 搜索对目的变量有效的?#24471;?#21464;量
簇间的比较 将数据分为复数的簇并自动将每个簇的特征提取出来
RFM分析 根据顾客购物的履历,从中筛选出优良顾客的信息
聚类分析
(Clustering)
BIRCH 先将数据进行?#39038;酰?#28982;后对已经?#39038;?#36807;的数据采用K-Means法进行处理
K-Means法 指定k个簇,在此前提下对数据进行聚类处理
OPTICS 根据数据的密度进行聚类。特殊形状的簇也可以被抽取出来
自组织?#25104;洌⊿OM) 利用神经网络将数据?#25104;?#22312;2维平面上
阶层化网络 根据各个街节点的连接情报,进行阶层型的聚类处理
One-Class SVM 使用支持向量,对未命中的值进行验证
阶层型聚类 进行阶层型聚类,结果用树状图标进行表示
Cluster Validation 对聚类进行评价
 
数据挖掘处理功能-3
功能 ?#24471;?/strong>
组间关联分析(Association) 组间关联分析 抽取出多阶层间的关联规则(前提=>结论)
交互式规则分析 指定关联规则,在此前提下进行对话?#25945;?#32034;
关联性图解分析 对指定的项目之间看其是否存在关联性
时间序列的组间关联分析 探索与时间序列有关的关联规则
簇间关联分析 对作为结论的列进行关联性分析
多变量分析 主成分分析 将数据中多个变量的信息归纳为少数的几个变量来表示
因子分析 从多变量数据众?#19994;角?#22312;的因子
对应分析 对定性数据量化后,进行主成分分析
Kernel主成分分析 使用核心法进行主成分分析
 
数据表示功能
功能 ?#24471;?/strong>
数据视图 表及各种图形的表示
网络图形 网络形式数据的表示
S-PLUS图形 可以调用S-PLUS的图形功能
 
脚本语言功能
功能 ?#24471;?/strong>
脚本语言 可定义自己的数据处理流程并重复执行
S的脚本语言 可直接调用执行S语言的脚本语言
外部脚本语言 可以调用R、SAS、NATLAB、Perl等脚本语言
 
插件
功能 ?#24471;?/strong>
Text Mining Studio 可进行各种文本数据的分析
文本处理模块 可将文本数据转换为表的形式
BNModule 生成贝叶斯网络推理模型,进行概率推论
 
统计解析功能
·数据的基本运算及处理 ·时间序列解析
·线形代数演算 ·信号处理
·基本统计 ·生存时间解析
·多变量解析 ·检定
·回归分析 ·品?#20351;?#29702;图
·方差分析 ·探索型的数据解析
  ·印象图形
  ·动态图形
 
其它功能
功能 ?#24471;?/strong>
数据共享 可以对网络数据进行共享
批处理 根据指定的处理流程,可以对数据流进行外部批处理
数据库?#26377;? 通过ODBC可与数据库相连接。具有大容量、超高速的特征
批处理 可在外部直接运行所编制批处理文件
EXCEL?#26377;? 可直接对EXCEL文件的数据进行操作
文本整形 在某些情况下,可自动纠正文本数据中的输入错误
 
S语言与S-PLUS的小知识
· S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种解释型语言,主要是用来进行统?#21697;?#26512;、数据探索和作图。具有丰富的数据类型(数组、列表、向量、对象等),可以方便地?#36842;?#29992;户自己的新的统计算法。交互式的运行方式、强大的图形功能使得用户能够方便的探索数据。 S-PLUS则是由美国公司开发的一种基于S语言的统计学软件,是世界上公?#31995;?#19977;大统计软件之一。同S语言一样,其最大特点在于它可以交互地从各方面发现数据中的信息,并可以很容易地?#36842;?#19968;个新的统?#21697;?#27861;。S-PLUS主要用于数据挖掘、统?#21697;?#26512;和统计作图等应用领域
· 本公司是S-PLUS在日本的总代理公司
 
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