文档介绍：数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典
元昌安 主编
邓 松 李文敬 刘海涛 编著
电子工业出版社
2022/8/14
整理课目的是改进决策过程，从一系列备选方案中找出一个能满足一定目标的合适方法。
对于不同的情形会有不同的决策方法。
3
4
5
1
2
确定性情形
不确定性情形
随机性情形
多目标情形
多人决策情形
2022/8/14
整理课件
在管理应用中，决策常常依赖于模型来进行，模型是决策的有力助手，模型在提高效率方面产生了极其深远的意义。
建模是建立模型的过程的简称，又称为模型化。凡是用模型描述问题的因果关系或相互关系的过程都属于建模。
建模的目的是用可量化的决策变量来帮助管理者进行决策，模型的目标函数表达了根据决策变量做出的相应的绩效度量，模型的约束条件表示对决策变量可能取值的限制。
建模是为了解决问题，建模者只有依据存在的确定问题才可以建模。
2022/8/14
整理课件
数据挖掘中的建模是由数据驱动的，它通常不是由任何潜在机制或“事实”驱动的，而是为了捕捉数据中存在的关系。
因此，数据挖掘建模是数据驱动型建模的一种。
由于数据挖掘是数据驱动的，根据数据得到的模型本无精确模型与非精确模型之分，所以不应该认为数据与模型的发现存在某种因果关系。
2022/8/14
整理课件
数据建模是建立数据驱动型模型的简称，是指用更具体、更明确的函数表达形式(函数类型)来描述由输入变量到输出变量之间的映射，并根据有限的采样数据计算模型参数的建模活动过程。
2022/8/14
整理课件
2022/8/14
整理课件
我们可以看到，虽然实体模型和数据驱动型模型都用于描述某个对象，但是，这两种模型的含义有着本质的区别，具体内容请详见表16－1实体模型与数据驱动型模型对比表。
*
21
整理课件
2022/8/14
整理课件
建构模型是数据挖掘技术的重要内容，正是通过建模，数据挖掘工具才可以准确地告诉用户那些隐藏在数据库深处的重要信息，同时又对未来做出预测。
那么，何为建模？简单而言，就是综合运用数学思想方法和IT技术建立一个适合当前问题的模型，用以解释之前发生的事情并预测未来发生的事情。
2022/8/14
整理课件
数据挖掘建模是指针对现实世界中要解决问题的特定对象，为特定的数据挖掘目的，做出一些重要的简化和假设，运用适当的数据挖掘工具和其他科学工具获得的模型，然后利用该模型来解释特定现象的现实形态，预测对象的未来状况，提供处理对象的优化决策和控制，设计满足某种需要的产品等的过程。数据挖掘建模实际上就是为采用数据挖掘工具解决实际问题，而进行建立数据挖掘模型的活动过程。
2022/8/14
整理课件
算法和建模作为数据挖掘工具的核心技术从它诞生之日起就在得到不断完善。对各种算法的支持程度是衡量数据挖掘工具的一大标准。目前的算法技术已经相当成熟，而主流数据挖掘工具也基本上都提供了对主流算法的支持。
数据挖掘中的建模主要采用数据建模和算法建模，其中更侧重于算法建模。
数据挖掘的过程就是一个不断探索数据特征、建立和检验模型，利用适合的模型来解决实际问题的过程。
目前，数据挖掘建模业界探讨较多的技术内容主要有自动建模和模型转换两点 。
2022/8/14
整理课件
所有的挖掘和建模活动都想达到一些解决识别问题的目标。如果在战略性的层次上，挖掘和建模可以探究和阐明一个完整的问题域，问题或者问题域就是根据挖掘结果和建模框架所做出的决策来解决的。
假说(Hypothesis)经常被用来表示似乎并未在数据中被真正发现，然而直觉上却感觉是正确的猜想。
当然，数据挖掘的任务就是要估计得越精确越好。对于建模和挖掘而言，在建立解决问题方案的系统中，输入越精确，输出就越精确，如果所输入的资料有重大错误，结果也必然是错误的。
2022/8/14
整理课件
在实际建立模型时，我们要依据建模目的，重点考虑对象的数学特征和数学方法。需要注意的是对同一事物由于对问题的认识程度或建模目的的不同，经常可以构造出不同的模型。
我们可以从不同的途径来描述模型，下面主要阐述常用的基本的数据挖掘模型，利用基本模型经过修改、融合、创新成为需要的模型