申論題

集群分析:將相似的資料分類在同一個類別中 買書網站上自動推薦使用者購買相同類型的書籍

資料探勘(data minimg)
使用資訊科技，利用統計或其他方法分析技術，從大量的資料中找到未知、有價值且可付諸行動的規則，用於預測未來的行為，以決策支援

目標
描述：一發生的現象
預測：對未來狀況假設預測事件結果

方法->分分關順推
＊分類->多維屬性
又稱判別，從大量以標籤類別的原始資料中，根據預先定義好類別，找出其各屬性對類別的影響
如信用評等預測、股價漲跌預測
＊分群->由已知推未知放同一群
從性質未知，無法事先定義類別的資料，根據預先訂好的群聚數，將屬性相似的資料群聚，以對已知資料進行歸納，或判讀未知資料之群組
例如顧客群組、網路使用者族群資料群組、買書網站上自動推薦使用者購買相同類型的書籍
＊關聯->關聯性
從大量交易資料中找出資料間相互影響的關聯性，以協助了解兩件事件的相互影響程度
例如購物籃分析，找出商品間的關聯性，如啤酒和尿布在星期五晚上常被同事購買
＊順序->行程分析
從大量交易資料中找出資料間出現順序的規則，了解當出現了A之後，再出現B的機率
如網頁網頁點擊分析，找出使用者點選超連結的路徑，分析網站架構關聯，
＊推估->用於推測連續變數的數值。