數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)管理中的應(yīng)用指南

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)管理中的應(yīng)用指南TOC\o"1-2"\h\u21048第1章數(shù)據(jù)挖掘概述 3251051.1數(shù)據(jù)挖掘的定義與價(jià)值 3280881.2數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景 4182041.3數(shù)據(jù)挖掘的基本流程與關(guān)鍵技術(shù) 431769第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理 5141022.1數(shù)據(jù)清洗 5245572.1.1缺失值處理 5248152.1.2異常值處理 542272.1.3重復(fù)值處理 5149552.2數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換 5249522.2.1數(shù)據(jù)集成 5209792.2.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 650662.3數(shù)據(jù)歸一化與離散化 620192.3.1數(shù)據(jù)歸一化 6257092.3.2數(shù)據(jù)離散化 6131162.4數(shù)據(jù)降維 6114522.4.1特征選擇 653432.4.2主成分分析（PCA） 628762.4.3線性判別分析（LDA） 621957第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù) 7326363.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建與設(shè)計(jì) 7286213.1.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建目標(biāo) 7312743.1.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì) 776983.1.3數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì) 7108943.1.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建實(shí)施 763833.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)與管理 7238103.2.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 7171723.2.2數(shù)據(jù)壓縮與索引 767023.2.3數(shù)據(jù)分區(qū)與分片 7226223.2.4數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 7299593.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢與分析 8297733.3.1SQL查詢優(yōu)化 897023.3.2多維分析技術(shù) 8136463.3.3數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析 8171983.3.4報(bào)表與可視化 811061第4章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 8113594.1關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念 8293314.1.1支持度 888424.1.2置信度 8112274.1.3提升度 985684.2Apriori算法 9134134.2.1算法原理 9263764.2.2算法優(yōu)缺點(diǎn) 9309274.3FPgrowth算法 9170454.3.1算法原理 9131524.3.2算法優(yōu)缺點(diǎn) 10215964.4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例 10159364.4.1交叉銷售 10259134.4.2庫(kù)存管理 1083984.4.3客戶關(guān)系管理 103154.4.4風(fēng)險(xiǎn)控制 1030818第5章聚類分析 1050805.1聚類分析的基本概念 1082335.2Kmeans算法 10314355.3層次聚類法 11228025.4密度聚類法 11278785.5聚類分析在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例 1131196第6章分類與預(yù)測(cè) 12154486.1分類與預(yù)測(cè)的基本概念 12124776.2決策樹算法 12307726.3邏輯回歸算法 12274666.4支持向量機(jī)算法 12202966.5分類與預(yù)測(cè)在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例 1224190第7章時(shí)間序列分析 13262367.1時(shí)間序列的基本概念 13143537.2時(shí)間序列預(yù)處理 13100657.2.1數(shù)據(jù)清洗 1329507.2.2數(shù)據(jù)平滑 13284757.2.3數(shù)據(jù)變換 13247207.3時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法 1338177.3.1自回歸模型（AR） 14137617.3.2移動(dòng)平均模型（MA） 14165747.3.3自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA） 1486157.3.4自回歸差分移動(dòng)平均模型（ARIMA） 14143347.3.5季節(jié)性模型 14198957.4時(shí)間序列分析在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例 14139527.4.1銷量預(yù)測(cè) 1486377.4.2股票價(jià)格預(yù)測(cè) 14176407.4.3財(cái)務(wù)報(bào)表分析 14275687.4.4市場(chǎng)需求分析 14188677.4.5人力資源規(guī)劃 1428424第8章優(yōu)化與模擬 14239648.1線性規(guī)劃 14246038.1.1線性規(guī)劃的基本概念 15287018.1.2線性規(guī)劃的求解方法 15130648.2非線性規(guī)劃 1595068.2.1非線性規(guī)劃的基本概念 1590088.2.2非線性規(guī)劃的求解方法 15238458.3整數(shù)規(guī)劃 15162138.3.1整數(shù)規(guī)劃的基本概念 1590338.3.2整數(shù)規(guī)劃的求解方法 15265818.4遺傳算法 15228308.4.1遺傳算法的基本原理 16224278.4.2遺傳算法的改進(jìn)方法 16303618.5優(yōu)化與模擬在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例 16219508.5.1生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化 1689958.5.2物流配送優(yōu)化 16237798.5.3人力資源優(yōu)化 1625225第9章數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺(tái) 16119939.1常見數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺(tái)簡(jiǎn)介 1641799.1.1商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工具 16158929.1.2開源數(shù)據(jù)挖掘工具 1735709.2Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù) 17255779.2.1常用Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù) 17241929.2.2Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)的應(yīng)用實(shí)例 17209219.3R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用 1714769.3.1常用R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘包 17236649.3.2R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)例 17276989.4大數(shù)據(jù)平臺(tái)與數(shù)據(jù)挖掘 18320049.4.1常見大數(shù)據(jù)平臺(tái) 18225209.4.2大數(shù)據(jù)平臺(tái)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用 1830163第10章數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)管理中的應(yīng)用實(shí)踐 181928110.1數(shù)據(jù)挖掘在市場(chǎng)營(yíng)銷中的應(yīng)用 181947510.2數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用 182323710.3數(shù)據(jù)挖掘在生產(chǎn)與供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用 183218510.4數(shù)據(jù)挖掘在人力資源管理中的應(yīng)用 192507510.5數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 192443510.6數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)管理中的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn) 19第1章數(shù)據(jù)挖掘概述1.1數(shù)據(jù)挖掘的定義與價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘（DataMining），又稱知識(shí)發(fā)覺，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，通過(guò)算法和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，挖掘出潛在有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程。其價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：（1）提高決策效率：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)從海量的數(shù)據(jù)中快速找到有價(jià)值的信息，為決策提供支持，從而提高決策效率。（2）降低成本：通過(guò)對(duì)企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以發(fā)覺成本控制的潛在環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)成本優(yōu)化。（3）增加收益：數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)發(fā)覺市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶需求和潛在商機(jī)，從而制定針對(duì)性的營(yíng)銷策略，提高企業(yè)收益。（4）提升競(jìng)爭(zhēng)力：數(shù)據(jù)挖掘有助于企業(yè)深入了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手、行業(yè)動(dòng)態(tài)和客戶需求，以便及時(shí)調(diào)整戰(zhàn)略，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。1.2數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已廣泛應(yīng)用于企業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域，以下列舉了一些典型的應(yīng)用場(chǎng)景：（1）營(yíng)銷與客戶關(guān)系管理：通過(guò)對(duì)客戶消費(fèi)行為、購(gòu)買習(xí)慣等數(shù)據(jù)的挖掘，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶細(xì)分和客戶滿意度提升。（2）供應(yīng)鏈管理：通過(guò)分析供應(yīng)商、物流、庫(kù)存等數(shù)據(jù)，優(yōu)化供應(yīng)鏈，降低庫(kù)存成本，提高物流效率。（3）人力資源管理：挖掘員工績(jī)效、離職率、招聘需求等數(shù)據(jù)，為企業(yè)制定人力資源策略提供依據(jù)。（4）財(cái)務(wù)管理：分析財(cái)務(wù)報(bào)表、資金流動(dòng)等數(shù)據(jù)，發(fā)覺財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高財(cái)務(wù)管理水平。（5）生產(chǎn)與制造：通過(guò)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。1.3數(shù)據(jù)挖掘的基本流程與關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘的基本流程包括以下幾個(gè)階段：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集、整理和清洗原始數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量。（2）數(shù)據(jù)摸索：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析，發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。（3）數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換、歸一化等操作，提高數(shù)據(jù)挖掘效果。（4）模型構(gòu)建：根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇合適的算法，建立數(shù)據(jù)挖掘模型。（5）模型評(píng)估：評(píng)估模型的效果，如準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)。（6）知識(shí)表示：將挖掘出的知識(shí)以可視化、報(bào)告等形式展示給用戶。數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：（1）統(tǒng)計(jì)分析：包括描述性統(tǒng)計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)分析等，用于發(fā)覺數(shù)據(jù)中的規(guī)律和趨勢(shì)。（2）機(jī)器學(xué)習(xí)：包括分類、回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法，用于建立數(shù)據(jù)挖掘模型。（3）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：為數(shù)據(jù)挖掘提供大量、多維度的數(shù)據(jù)支持。（4）數(shù)據(jù)可視化：將挖掘出的知識(shí)以圖形、圖像等形式展示，便于用戶理解和分析。（5）云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)：為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和分析提供技術(shù)支持。第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的首要步驟，目的在于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。本節(jié)主要介紹數(shù)據(jù)清洗的方法和技巧。2.1.1缺失值處理處理缺失值的方法包括刪除、填充和不處理。刪除方法適用于缺失數(shù)據(jù)較少的情況，填充方法有均值、中位數(shù)、眾數(shù)等，可根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇合適的填充方法。2.1.2異常值處理異常值可能來(lái)源于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、測(cè)量誤差等。常見的異常值檢測(cè)方法有箱線圖、3σ原則等。處理異常值的方法包括刪除、修正和保留。2.1.3重復(fù)值處理刪除重復(fù)數(shù)據(jù)可以提高數(shù)據(jù)集的純凈度。通過(guò)數(shù)據(jù)集的唯一性索引或相似度比較，找出并刪除重復(fù)記錄。2.2數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)集成是將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并成一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式化、規(guī)范化和變換，以滿足數(shù)據(jù)分析需求。2.2.1數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成主要包括以下步驟：（1）確定數(shù)據(jù)來(lái)源和格式；（2）數(shù)據(jù)合并，包括橫向合并和縱向合并；（3）處理合并后的數(shù)據(jù)沖突，如重復(fù)字段、不一致的數(shù)據(jù)類型等。2.2.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要包括以下方面：（1）數(shù)據(jù)規(guī)范化，如將日期、時(shí)間、貨幣等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一格式；（2）數(shù)據(jù)變換，如進(jìn)行數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換、字段拆分、合并等；（3）數(shù)據(jù)整合，如將多個(gè)字段組合成一個(gè)新的字段。2.3數(shù)據(jù)歸一化與離散化數(shù)據(jù)歸一化和離散化是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的重要步驟，目的是提高數(shù)據(jù)挖掘模型的功能。2.3.1數(shù)據(jù)歸一化數(shù)據(jù)歸一化方法包括線性歸一化和非線性歸一化。線性歸一化將數(shù)據(jù)壓縮到[0,1]區(qū)間，適用于數(shù)據(jù)分布近似線性關(guān)系；非線性歸一化如對(duì)數(shù)變換、冪變換等，適用于數(shù)據(jù)分布呈非線性關(guān)系。2.3.2數(shù)據(jù)離散化數(shù)據(jù)離散化是將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類數(shù)據(jù)，有利于數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建。常見的離散化方法有等寬法、等頻法、基于熵的離散化等。2.4數(shù)據(jù)降維數(shù)據(jù)降維是指通過(guò)減少數(shù)據(jù)特征的數(shù)量，從而降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。本節(jié)主要介紹以下降維方法：2.4.1特征選擇特征選擇是從原始特征中選取具有代表性的特征，減少特征數(shù)量。方法包括統(tǒng)計(jì)方法、基于模型的選擇、迭代選擇等。2.4.2主成分分析（PCA）主成分分析是一種常用的線性降維方法，通過(guò)保留數(shù)據(jù)集中的主要特征分量，減少特征維度。適用于數(shù)據(jù)線性相關(guān)的情況。2.4.3線性判別分析（LDA）線性判別分析是一種有監(jiān)督的降維方法，通過(guò)最大化類間距離和最小化類內(nèi)距離，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維。適用于有類別標(biāo)簽的數(shù)據(jù)。第3章數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)3.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建與設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是支撐企業(yè)管理決策的重要基礎(chǔ)，其構(gòu)建與設(shè)計(jì)過(guò)程需嚴(yán)謹(jǐn)細(xì)致。本節(jié)主要闡述數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建與設(shè)計(jì)的關(guān)鍵步驟及注意事項(xiàng)。3.1.1數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建目標(biāo)明確數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的目標(biāo)是保證項(xiàng)目成功的前提。需結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略需求，分析業(yè)務(wù)過(guò)程，確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)所需支撐的分析主題。3.1.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載（ETL）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)訪問(wèn)等模塊。本節(jié)將介紹如何合理規(guī)劃這些模塊，保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的高效穩(wěn)定運(yùn)行。3.1.3數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心，本節(jié)將探討如何根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)星型模型、雪花模型等數(shù)據(jù)模型，以及如何進(jìn)行維度設(shè)計(jì)、事實(shí)表設(shè)計(jì)等。3.1.4數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建實(shí)施介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建的實(shí)施步驟，包括需求分析、數(shù)據(jù)源分析、數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換加載、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理等。3.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)與管理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)與管理是保障數(shù)據(jù)高效訪問(wèn)和數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本節(jié)主要討論數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)與管理的技術(shù)和方法。3.2.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)常用的存儲(chǔ)技術(shù)，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、列式存儲(chǔ)、分布式存儲(chǔ)等，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。3.2.2數(shù)據(jù)壓縮與索引數(shù)據(jù)壓縮和索引技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢功能。本節(jié)將探討如何合理使用這些技術(shù)降低存儲(chǔ)成本，提高查詢速度。3.2.3數(shù)據(jù)分區(qū)與分片數(shù)據(jù)分區(qū)和分片技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的可擴(kuò)展性和查詢效率。本節(jié)將介紹分區(qū)策略、分片方法及其在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的應(yīng)用。3.2.4數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的生命線。本節(jié)將闡述數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的方法，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)監(jiān)控等。3.3數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢與分析數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢與分析是企業(yè)獲取業(yè)務(wù)洞察的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本節(jié)主要介紹數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢與分析的相關(guān)技術(shù)。3.3.1SQL查詢優(yōu)化SQL查詢是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析的基礎(chǔ)，本節(jié)將討論如何進(jìn)行SQL查詢優(yōu)化，提高查詢效率。3.3.2多維分析技術(shù)多維分析技術(shù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析的重要手段。本節(jié)將介紹多維分析的概念、方法及其在企業(yè)管理中的應(yīng)用。3.3.3數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)挖掘與預(yù)測(cè)分析可以從海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在價(jià)值。本節(jié)將探討常見的數(shù)據(jù)挖掘算法及其在企業(yè)管理中的實(shí)際應(yīng)用。3.3.4報(bào)表與可視化報(bào)表和可視化技術(shù)有助于用戶更直觀地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。本節(jié)將介紹報(bào)表設(shè)計(jì)、可視化工具及其實(shí)踐案例。第4章關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘4.1關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，旨在從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)覺項(xiàng)目之間的有趣關(guān)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析有助于企業(yè)發(fā)覺潛在的關(guān)聯(lián)性，從而為企業(yè)決策提供有力支持。本節(jié)將介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念，包括支持度、置信度和提升度等關(guān)鍵指標(biāo)。4.1.1支持度支持度是衡量一個(gè)項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)頻率的指標(biāo)。給定一個(gè)項(xiàng)集X，其支持度記為sup(X)，表示數(shù)據(jù)集中包含項(xiàng)集X的記錄所占的比例。支持度可以衡量項(xiàng)集的重要性。4.1.2置信度置信度是衡量一個(gè)項(xiàng)集X對(duì)另一個(gè)項(xiàng)集Y的推斷能力的指標(biāo)。給定兩個(gè)項(xiàng)集X和Y，其置信度記為conf(X→Y)，表示在包含項(xiàng)集X的記錄中，也包含項(xiàng)集Y的比例。4.1.3提升度提升度是衡量項(xiàng)集X與項(xiàng)集Y之間的關(guān)聯(lián)程度的一個(gè)指標(biāo)。提升度記為lift(X→Y)，其計(jì)算公式為：lift(X→Y)=conf(X→Y)/sup(Y)提升度大于1表示兩個(gè)項(xiàng)集之間存在正相關(guān)關(guān)系，提升度小于1表示負(fù)相關(guān)關(guān)系，提升度等于1表示兩個(gè)項(xiàng)集之間無(wú)關(guān)聯(lián)。4.2Apriori算法Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的一種經(jīng)典算法，由Agrawal和Srikant于1994年提出。Apriori算法基于逐層搜索的迭代方法，通過(guò)頻繁項(xiàng)集的來(lái)發(fā)覺關(guān)聯(lián)規(guī)則。4.2.1算法原理Apriori算法利用支持度對(duì)候選頻繁項(xiàng)集進(jìn)行剪枝，從而減少搜索空間。具體步驟如下：（1）遍歷數(shù)據(jù)集，計(jì)算單個(gè)項(xiàng)目的支持度，篩選出頻繁項(xiàng)集。（2）將頻繁項(xiàng)集進(jìn)行組合，新的候選頻繁項(xiàng)集。（3）遍歷數(shù)據(jù)集，計(jì)算候選頻繁項(xiàng)集的支持度，篩選出新的頻繁項(xiàng)集。（4）重復(fù)步驟2和3，直到無(wú)法新的頻繁項(xiàng)集。4.2.2算法優(yōu)缺點(diǎn)Apriori算法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單易懂，易于實(shí)現(xiàn)。但其缺點(diǎn)是計(jì)算過(guò)程中需要進(jìn)行多次數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，導(dǎo)致效率較低。4.3FPgrowth算法FPgrowth算法是由Han等人在2000年提出的一種基于頻繁模式樹（FPtree）的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。該算法只需要兩次數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，大大提高了效率。4.3.1算法原理FPgrowth算法的核心思想是將數(shù)據(jù)集構(gòu)建成一棵頻繁模式樹（FPtree），通過(guò)這棵樹進(jìn)行頻繁項(xiàng)集的挖掘。（1）遍歷數(shù)據(jù)集，構(gòu)建FP樹。（2）從FP樹中挖掘頻繁項(xiàng)集。（3）根據(jù)頻繁項(xiàng)集關(guān)聯(lián)規(guī)則。4.3.2算法優(yōu)缺點(diǎn)FPgrowth算法的優(yōu)點(diǎn)是只需要兩次數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，效率較高。但其缺點(diǎn)是在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，頻繁模式樹的構(gòu)建和維護(hù)成本較高。4.4關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在企業(yè)管理中具有廣泛的應(yīng)用，以下為幾個(gè)典型應(yīng)用案例：4.4.1交叉銷售企業(yè)通過(guò)挖掘商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以制定交叉銷售策略。例如，超市發(fā)覺購(gòu)買尿布的顧客往往也會(huì)購(gòu)買啤酒，于是將尿布和啤酒放在一起銷售，從而提高銷售額。4.4.2庫(kù)存管理企業(yè)可以通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)覺不同商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而優(yōu)化庫(kù)存管理。例如，發(fā)覺某些商品的銷售高峰期與另一些商品的銷售低谷期重合，可以減少庫(kù)存壓力。4.4.3客戶關(guān)系管理通過(guò)挖掘客戶購(gòu)買行為中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，企業(yè)可以更好地了解客戶需求，為客戶提供個(gè)性化推薦，提高客戶滿意度。4.4.4風(fēng)險(xiǎn)控制企業(yè)可以通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，發(fā)覺潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素。例如，在金融行業(yè)中，通過(guò)分析客戶交易行為，發(fā)覺異常交易模式，從而預(yù)防欺詐行為。第5章聚類分析5.1聚類分析的基本概念聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種重要方法，旨在將一組數(shù)據(jù)對(duì)象根據(jù)其相似性劃分為若干個(gè)類別。在企業(yè)管理中，聚類分析可以幫助決策者發(fā)覺數(shù)據(jù)中的潛在模式，為企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供支持。本章將介紹聚類分析的基本概念及其在企業(yè)管理中的應(yīng)用。5.2Kmeans算法Kmeans算法是聚類分析中的一種經(jīng)典方法，其主要思想是通過(guò)迭代的方式將數(shù)據(jù)集劃分為K個(gè)類別，使得每個(gè)類別內(nèi)部的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離最小，而不同類別之間的數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離最大。Kmeans算法在企業(yè)管理中的應(yīng)用如下：（1）市場(chǎng)細(xì)分：根據(jù)消費(fèi)者的消費(fèi)行為、偏好等特征，將市場(chǎng)劃分為不同的細(xì)分市場(chǎng)，有助于企業(yè)針對(duì)不同市場(chǎng)制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。（2）客戶分群：依據(jù)客戶的基本信息、消費(fèi)行為等數(shù)據(jù)，將客戶劃分為不同的群體，以便企業(yè)更好地進(jìn)行客戶關(guān)系管理和個(gè)性化服務(wù)。5.3層次聚類法層次聚類法是通過(guò)構(gòu)建一棵聚類樹來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類的方法。該方法根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的距離，將相近的數(shù)據(jù)點(diǎn)逐步合并，最終形成聚類結(jié)果。層次聚類法在企業(yè)管理中的應(yīng)用包括：（1）產(chǎn)品分類：根據(jù)產(chǎn)品的屬性、功能等特征，對(duì)企業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行分類，有助于企業(yè)優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和提高管理效率。（2）企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析：通過(guò)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)，為企業(yè)制定競(jìng)爭(zhēng)策略提供依據(jù)。5.4密度聚類法密度聚類法是基于數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的密度分布來(lái)進(jìn)行聚類的方法。該方法通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部密度和最小距離，將具有足夠高密度的區(qū)域劃分為一個(gè)聚類。密度聚類法在企業(yè)管理中的應(yīng)用如下：（1）客戶價(jià)值分析：根據(jù)客戶的購(gòu)買頻率、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)，對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行價(jià)值分析，幫助企業(yè)識(shí)別高價(jià)值客戶。（2）商圈分析：通過(guò)對(duì)企業(yè)所在區(qū)域內(nèi)的商業(yè)設(shè)施、消費(fèi)者分布等數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，為企業(yè)選址和營(yíng)銷策略提供支持。5.5聚類分析在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例以下為聚類分析在企業(yè)管理中的兩個(gè)應(yīng)用案例：（1）某零售企業(yè)通過(guò)對(duì)客戶的消費(fèi)行為、消費(fèi)金額等數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，將客戶分為高價(jià)值、中等價(jià)值和低價(jià)值三個(gè)群體。據(jù)此，企業(yè)有針對(duì)性地制定營(yíng)銷策略，提高客戶滿意度和企業(yè)盈利能力。（2）某制造企業(yè)對(duì)生產(chǎn)線上的設(shè)備進(jìn)行聚類分析，根據(jù)設(shè)備的故障率、維修成本等數(shù)據(jù)，將設(shè)備劃分為高風(fēng)險(xiǎn)、中等風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)類別。企業(yè)根據(jù)聚類結(jié)果，合理分配維修資源和優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，降低了生產(chǎn)成本和提高了生產(chǎn)效率。第6章分類與預(yù)測(cè)6.1分類與預(yù)測(cè)的基本概念分類與預(yù)測(cè)作為數(shù)據(jù)挖掘中的兩大核心技術(shù)，廣泛應(yīng)用于企業(yè)管理中。分類是指根據(jù)已知數(shù)據(jù)集的特征，將新數(shù)據(jù)劃分到預(yù)先定義的類別中；預(yù)測(cè)則是基于歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)或數(shù)值進(jìn)行推斷。在本章中，我們將詳細(xì)介紹幾種常見的分類與預(yù)測(cè)算法，并探討它們?cè)谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用。6.2決策樹算法決策樹算法是一種基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類與預(yù)測(cè)的算法。它通過(guò)一系列問(wèn)題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類或預(yù)測(cè)。決策樹具有易于理解、便于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，在企業(yè)管理中具有廣泛的應(yīng)用。本節(jié)將詳細(xì)介紹決策樹的基本原理、構(gòu)建方法以及優(yōu)缺點(diǎn)。6.3邏輯回歸算法邏輯回歸算法是一種廣泛應(yīng)用于分類問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)方法。它通過(guò)擬合一個(gè)邏輯函數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)一個(gè)事件發(fā)生的概率。邏輯回歸具有模型簡(jiǎn)單、易于理解、計(jì)算效率高等特點(diǎn)，在企業(yè)管理中，尤其是市場(chǎng)營(yíng)銷、信用評(píng)分等領(lǐng)域具有重要作用。本節(jié)將深入探討邏輯回歸算法的原理、實(shí)現(xiàn)方法及其在企業(yè)管理中的應(yīng)用。6.4支持向量機(jī)算法支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，SVM）是一種基于最大間隔思想的分類算法。它通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開。SVM在處理高維數(shù)據(jù)、非線性問(wèn)題等方面具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，因此在企業(yè)管理中得到了廣泛應(yīng)用。本節(jié)將介紹SVM的基本原理、算法實(shí)現(xiàn)以及應(yīng)用場(chǎng)景。6.5分類與預(yù)測(cè)在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例以下是分類與預(yù)測(cè)在企業(yè)管理中的一些典型應(yīng)用案例：（1）客戶分類與預(yù)測(cè)：通過(guò)對(duì)客戶消費(fèi)行為、興趣愛好等數(shù)據(jù)的挖掘，將客戶劃分為不同類別，以便于企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、客戶關(guān)系管理等方面的工作。（2）員工離職預(yù)測(cè)：通過(guò)分析員工的基本信息、工作表現(xiàn)、滿意度等數(shù)據(jù)，建立離職預(yù)測(cè)模型，有助于企業(yè)提前發(fā)覺潛在離職員工，采取相應(yīng)措施降低離職率。（3）貸款違約預(yù)測(cè)：基于借款人的個(gè)人信息、歷史還款記錄等數(shù)據(jù)，構(gòu)建貸款違約預(yù)測(cè)模型，以降低金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)。（4）銷售預(yù)測(cè)：通過(guò)對(duì)歷史銷售數(shù)據(jù)、季節(jié)性因素、促銷活動(dòng)等信息的分析，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的銷售趨勢(shì)，為企業(yè)制定合理的庫(kù)存、生產(chǎn)計(jì)劃提供依據(jù)。（5）股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)：利用歷史股價(jià)、成交量、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)模型，為投資者提供決策參考。通過(guò)以上案例，我們可以看到分類與預(yù)測(cè)在企業(yè)管理中的廣泛應(yīng)用和重要作用。在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的分類與預(yù)測(cè)算法，以提高管理效率和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。第7章時(shí)間序列分析7.1時(shí)間序列的基本概念時(shí)間序列分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種重要方法，主要研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律性和趨勢(shì)。在企業(yè)管理中，時(shí)間序列分析有助于預(yù)測(cè)未來(lái)市場(chǎng)變化、評(píng)估企業(yè)績(jī)效及制定決策。本節(jié)將介紹時(shí)間序列的基本概念，包括時(shí)間序列的定義、類型及其組成部分。7.2時(shí)間序列預(yù)處理在進(jìn)行時(shí)間序列分析之前，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理過(guò)程主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)平滑、數(shù)據(jù)變換等步驟。本節(jié)將詳細(xì)闡述以下內(nèi)容：7.2.1數(shù)據(jù)清洗介紹數(shù)據(jù)清洗的方法和技巧，包括缺失值處理、異常值檢測(cè)和處理等。7.2.2數(shù)據(jù)平滑介紹數(shù)據(jù)平滑的常用方法，如移動(dòng)平均、指數(shù)平滑等，以及如何選擇合適的平滑方法。7.2.3數(shù)據(jù)變換討論時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變換方法，如對(duì)數(shù)變換、差分變換等，以消除數(shù)據(jù)中的非線性趨勢(shì)和季節(jié)性波動(dòng)。7.3時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法時(shí)間序列預(yù)測(cè)是時(shí)間序列分析的核心部分。本節(jié)將介紹以下常用的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法：7.3.1自回歸模型（AR）介紹自回歸模型的基本原理、參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)方法。7.3.2移動(dòng)平均模型（MA）介紹移動(dòng)平均模型的基本原理、參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)方法。7.3.3自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）介紹自回歸移動(dòng)平均模型的基本原理、參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)方法。7.3.4自回歸差分移動(dòng)平均模型（ARIMA）介紹自回歸差分移動(dòng)平均模型的基本原理、參數(shù)估計(jì)和預(yù)測(cè)方法。7.3.5季節(jié)性模型介紹季節(jié)性模型，如季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均模型（SARIMA）等，以及如何應(yīng)用于季節(jié)性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。7.4時(shí)間序列分析在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例以下是一些時(shí)間序列分析在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例：7.4.1銷量預(yù)測(cè)介紹如何利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)產(chǎn)品銷量，以便企業(yè)合理安排生產(chǎn)計(jì)劃、庫(kù)存管理等。7.4.2股票價(jià)格預(yù)測(cè)闡述時(shí)間序列分析在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，幫助企業(yè)制定投資策略。7.4.3財(cái)務(wù)報(bào)表分析介紹時(shí)間序列分析在財(cái)務(wù)報(bào)表分析中的應(yīng)用，如預(yù)測(cè)企業(yè)盈利能力、償債能力等。7.4.4市場(chǎng)需求分析討論如何利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求，為企業(yè)市場(chǎng)戰(zhàn)略制定提供依據(jù)。7.4.5人力資源規(guī)劃介紹時(shí)間序列分析在人力資源規(guī)劃中的應(yīng)用，如預(yù)測(cè)員工需求、招聘計(jì)劃等。第8章優(yōu)化與模擬8.1線性規(guī)劃線性規(guī)劃是數(shù)學(xué)優(yōu)化的一個(gè)分支，主要研究在一組線性約束條件下，如何找到線性目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值。在企業(yè)管理中，線性規(guī)劃可以應(yīng)用于生產(chǎn)計(jì)劃、成本控制、人力資源配置等方面。8.1.1線性規(guī)劃的基本概念本節(jié)介紹線性規(guī)劃的基本概念，包括線性約束條件、線性目標(biāo)函數(shù)以及線性規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)形式。8.1.2線性規(guī)劃的求解方法本節(jié)介紹線性規(guī)劃的求解方法，主要包括單純形法、對(duì)偶單純形法和內(nèi)點(diǎn)法等。8.2非線性規(guī)劃非線性規(guī)劃是指目標(biāo)函數(shù)或約束條件中至少有一個(gè)是非線性函數(shù)的優(yōu)化問(wèn)題。在企業(yè)管理中，非線性規(guī)劃可以應(yīng)用于投資決策、生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化等方面。8.2.1非線性規(guī)劃的基本概念本節(jié)介紹非線性規(guī)劃的基本概念，包括非線性約束條件、非線性目標(biāo)函數(shù)以及非線性規(guī)劃的分類。8.2.2非線性規(guī)劃的求解方法本節(jié)介紹非線性規(guī)劃的求解方法，包括梯度法、牛頓法、擬牛頓法等。8.3整數(shù)規(guī)劃整數(shù)規(guī)劃是線性規(guī)劃的一種特殊形式，要求部分或全部決策變量為整數(shù)。在企業(yè)管理中，整數(shù)規(guī)劃可以應(yīng)用于項(xiàng)目選擇、設(shè)備購(gòu)買、人員安排等問(wèn)題。8.3.1整數(shù)規(guī)劃的基本概念本節(jié)介紹整數(shù)規(guī)劃的基本概念，包括整數(shù)變量的定義、整數(shù)規(guī)劃的類型以及整數(shù)規(guī)劃的特點(diǎn)。8.3.2整數(shù)規(guī)劃的求解方法本節(jié)介紹整數(shù)規(guī)劃的求解方法，主要包括分支定界法、割平面法、拉格朗日松弛法等。8.4遺傳算法遺傳算法是一種模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程的優(yōu)化方法，具有全局搜索能力強(qiáng)、求解速度快等優(yōu)點(diǎn)。在企業(yè)管理中，遺傳算法可以應(yīng)用于產(chǎn)品配方設(shè)計(jì)、生產(chǎn)調(diào)度、物流配送等問(wèn)題。8.4.1遺傳算法的基本原理本節(jié)介紹遺傳算法的基本原理，包括遺傳算法的生物學(xué)背景、遺傳算法的基本操作和算子。8.4.2遺傳算法的改進(jìn)方法本節(jié)介紹遺傳算法的改進(jìn)方法，主要包括自適應(yīng)遺傳算法、多目標(biāo)遺傳算法、并行遺傳算法等。8.5優(yōu)化與模擬在企業(yè)管理中的應(yīng)用案例本節(jié)通過(guò)實(shí)際案例，介紹優(yōu)化與模擬在企業(yè)管理中的應(yīng)用，包括生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化、物流配送優(yōu)化、人力資源優(yōu)化等方面。8.5.1生產(chǎn)計(jì)劃優(yōu)化本節(jié)以某制造企業(yè)為例，介紹如何運(yùn)用線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃方法優(yōu)化生產(chǎn)計(jì)劃，提高生產(chǎn)效率。8.5.2物流配送優(yōu)化本節(jié)以某電商企業(yè)為例，介紹如何運(yùn)用整數(shù)規(guī)劃和遺傳算法優(yōu)化物流配送路線，降低物流成本。8.5.3人力資源優(yōu)化本節(jié)以某服務(wù)型企業(yè)為例，介紹如何運(yùn)用優(yōu)化與模擬方法進(jìn)行人力資源配置，提高企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率。第9章數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺(tái)9.1常見數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺(tái)簡(jiǎn)介企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，選擇合適的工具與平臺(tái)。本節(jié)將對(duì)一些常見的數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺(tái)進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹，以供企業(yè)參考。9.1.1商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工具(1)SASEnterpriseMiner：一款功能強(qiáng)大的商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工具，提供豐富的算法和模型，適用于企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目。(2)IBMSPSSModeler：該工具擁有直觀的圖形界面，使非技術(shù)用戶也能輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型。(3)RapidMiner：一個(gè)開源的數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)分析功能。9.1.2開源數(shù)據(jù)挖掘工具(1)Weka：一個(gè)基于Java的開源數(shù)據(jù)挖掘軟件，包含大量預(yù)處理、分類、回歸、聚類等算法。(2)Orange：一個(gè)基于Python的開源數(shù)據(jù)可視化工具，包含多種數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。9.2Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)Python作為一種廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘編程語(yǔ)言，擁有豐富的數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)，為開發(fā)人員提供了便捷的數(shù)據(jù)挖掘功能。9.2.1常用Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)(1)NumPy：用于進(jìn)行高功能科學(xué)計(jì)算的庫(kù)，提供了多維數(shù)組對(duì)象和一系列處理數(shù)組的函數(shù)。(2)pandas：一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和操作庫(kù)，提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如DataFrame）和數(shù)據(jù)分析工具。(3)scikitlearn：一個(gè)基于Python的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，包含多種數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)模型。9.2.2Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)的應(yīng)用實(shí)例以一個(gè)客戶細(xì)分項(xiàng)目為例，介紹如何使用Python數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建和結(jié)果分析。9.3R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用R語(yǔ)言作為一種專門用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖和報(bào)告的語(yǔ)言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。9.3.