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2024年初級(jí)經(jīng)濟(jì)師《工商管理》高頻考點(diǎn):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

來(lái)源: 正保會(huì)計(jì)網(wǎng)校 編輯:南風(fēng) 2024/09/29 16:45:02  字體:

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第九章 管理信息系統(tǒng)

考點(diǎn):數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘

1.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù):是一種新的數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技術(shù),是一個(gè)面向主題的、集成的、相對(duì)穩(wěn)定的、隨時(shí)間不斷變化的數(shù)據(jù)集合。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有以下特點(diǎn):

(1)面向主題

(2)數(shù)據(jù)集成

(3)數(shù)據(jù)相對(duì)穩(wěn)定

(4)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化

2.數(shù)據(jù)挖掘:按企業(yè)的既定目標(biāo)對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析,揭示隱藏的或驗(yàn)證已知的商業(yè)規(guī)律,并且進(jìn)一步將其模式化的數(shù)據(jù)處理方法。

數(shù)據(jù)挖掘具有以下主要功能:

(1)分類和預(yù)測(cè)

即從大量數(shù)據(jù)中找出不同類別對(duì)象的特征,從而對(duì)新加入對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)分類。例如,銀行會(huì)按照客戶的信用程度分類,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘找出各類客戶的數(shù)據(jù)特征,之后就能快速判斷一個(gè)新客戶的信用類別。

(2)聚類分析

即根據(jù)數(shù)據(jù)特征對(duì)數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行自動(dòng)歸類。聚類與分類的不同在于分類預(yù)先知道應(yīng)該分成哪幾類,聚類在操作之前并不知道數(shù)據(jù)可以分成哪些類別。

(3)關(guān)聯(lián)分析

即在大量數(shù)據(jù)中找出有關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。例如,在超市的交易數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)哪些商品可能會(huì)被同時(shí)購(gòu)買,從而找出哪些商品捆綁銷售能夠有更多的受眾。

(4)離群點(diǎn)分析

數(shù)據(jù)庫(kù)中的一些數(shù)據(jù)對(duì)象與數(shù)據(jù)的一般行為或模型不一致,這些數(shù)據(jù)對(duì)象就是離群點(diǎn)。大部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘方法將離群點(diǎn)視為噪聲或異常而丟棄,但是在一些應(yīng)用中(如欺騙檢測(cè)),罕見(jiàn)事件可能比正常出現(xiàn)的事件更有價(jià)值。例如,檢測(cè)一個(gè)給定賬號(hào)的付費(fèi)情況,其中購(gòu)買數(shù)額特別大、超出正常付費(fèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象,可以被用來(lái)發(fā)現(xiàn)信用卡的被惡意使用的情況。

聲明:本文是正保會(huì)計(jì)網(wǎng)校教研團(tuán)隊(duì)整理,轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明來(lái)源。


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