數據挖掘有關術語(Glossary)
人工神經網絡(Artificial Neural Networks)
一種非線性預測模型，通過訓練和在結構上模仿生物神經網絡來學習。
分類和衰退樹(CART Classification and Regression Trees)
一種用于數據集分類決策樹技術。它提供一套也可用于一個新的未分類的數據集的規則，以預測哪些記錄將有一個給定的結果。通過創建一個兩路分化對一個數據集進行分段。較 CHAID 技術，它需要較少的數據準備。
正方自動交互發現(CHAID Chi Square Automatic Interaction Detection)
一種用于數據集分類決策樹技術。它提供一套也可用于一個新的未分類的數據集的規則，以預測哪些記錄將有一個給定的結果。通過創建一個“多路分化”對一個數據集進行分段。較 CART 技術，它需要較多的數據準備。
分類(classification)
一種把數據集分為互斥組的處理，每組中的成員之間盡可能“接近”，而不同的組之間盡可能“遠離”，其中距離的測量與你正在試圖預測的指定變量有關。例如：一個典型的分類問題是把一個有關公司的數據庫按其信用值分組為“好與壞”，使他們盡可能與實際信用度相符。
簇化/聚類(clustering)
一種把數據集分為互斥組的處理，每組中的成員之間盡可能“接近”，而不同的組之間盡可能“遠離”，其中距離的測量與所有可用的變量有關。
數據清洗(data cleansing)
一個確保數據集中所有數值是一致的和被正確記錄的處理過程。
數據挖掘(data mining)
從一個大數據庫中隱藏的預測信息的抽提過程。
數據導航/瀏覽(data navigation)
在一個多維數據庫的不同的維度、切片、分層的細節等信息的觀察過程。參見在線分析處理 OLAP。
數據可視化(data visualization)
對多維數據的各種復雜關系的可視化解釋過程。
數據倉庫(data warehouse)
一種儲存和交付大量數據的數據庫系統。
決策樹(decision tree)
代表一系列決策的樹狀結構。這些決策為數據集的分類生成規則。參見 CART 和 CHAID.
維度(dimension)
在一個平面的或關系數據庫中，記錄中的每一個字段代表一維。在多維數據庫中，一維是一相似實體的集合；例如，在一個多維的銷售數據庫中會包括產品、時間和城市維。
探測性數據分析(exploratory data analysis)
使用圖形化和描述性的統計技術去“學習”一個數據集的結構。
遺傳算法(genetic algorithms)
一種使用類似在一個基于自然進化概念的設計中的遺傳組合、變異和自然選擇等處理方法的優化技術。
線性模型(linear model)
一種分析模型，它假定考慮的各變化因素是線性的關系。
非線性模型(non-linear model)
一種分析模型，它不假定正在考慮的各變化因素是線性的關系。
線性衰退(linear regression)
一種用于在目標變量和其預測因子間找出最合適的線性關系的技術。
對數衰退(logistic regression)
A linear regression that predicts the proportions of a categorical target variable, such as type of customer, in a population.
最近鄰居(nearest neighbor)
A technique that classifies each record in a dataset based on a combination of the classes of the k record(s) most similar to it in a historical dataset (where k 3 1). Sometimes called a k-nearest neighbor technique.
多維數據庫(multidimensional database)
一種設計用于在線分析處理的數據庫系統。其結構為多維的超立方體，其中每軸一維。
在線分析處理(OLAP On-line analytical processing)
可參考面向數組的數據庫應用系統，它允許用戶觀察、穿插導航、操作和分析多維數據庫。
數據警戒(outlier)
指一個數據項，其值超出一個樣本上的其他大部分項的相應值的邊界時，稱其為警戒項。這時會預示著數據反常，需要仔細核實；他可能攜帶著重要信息。
預測模型(predictive model)
一個用于在數據集上預測指定變量的值的結構和處理流程。
預期數據分析(prospective data analysis)
基于歷史的數據分析，它包括預測未來趨勢、行為或事件。
回顧數據分析(retrospective data analysis)
對已經發生的事情做數據分析，它提供趨勢、行為或事件的洞察。
規則歸納(rule induction)
對基于統計意義上的數據，抽提有用的“IF-THEN”規則。
時間序列分析(time series analysis)
按一定時間片對某個度量所做的序列分析。時間通常是數據的主要維度。
人工神經網絡(Artificial Neural Networks)
一種非線性預測模型，通過訓練和在結構上模仿生物神經網絡來學習。
分類和衰退樹(CART Classification and Regression Trees)
一種用于數據集分類決策樹技術。它提供一套也可用于一個新的未分類的數據集的規則，以預測哪些記錄將有一個給定的結果。通過創建一個兩路分化對一個數據集進行分段。較 CHAID 技術，它需要較少的數據準備。
正方自動交互發現(CHAID Chi Square Automatic Interaction Detection)
一種用于數據集分類決策樹技術。它提供一套也可用于一個新的未分類的數據集的規則，以預測哪些記錄將有一個給定的結果。通過創建一個“多路分化”對一個數據集進行分段。較 CART 技術，它需要較多的數據準備。
分類(classification)
一種把數據集分為互斥組的處理，每組中的成員之間盡可能“接近”，而不同的組之間盡可能“遠離”，其中距離的測量與你正在試圖預測的指定變量有關。例如：一個典型的分類問題是把一個有關公司的數據庫按其信用值分組為“好與壞”，使他們盡可能與實際信用度相符。
簇化/聚類(clustering)
一種把數據集分為互斥組的處理，每組中的成員之間盡可能“接近”，而不同的組之間盡可能“遠離”，其中距離的測量與所有可用的變量有關。
數據清洗(data cleansing)
一個確保數據集中所有數值是一致的和被正確記錄的處理過程。
數據挖掘(data mining)
從一個大數據庫中隱藏的預測信息的抽提過程。
數據導航/瀏覽(data navigation)
在一個多維數據庫的不同的維度、切片、分層的細節等信息的觀察過程。參見在線分析處理 OLAP。
數據可視化(data visualization)
對多維數據的各種復雜關系的可視化解釋過程。
數據倉庫(data warehouse)
一種儲存和交付大量數據的數據庫系統。
決策樹(decision tree)
代表一系列決策的樹狀結構。這些決策為數據集的分類生成規則。參見 CART 和 CHAID.
維度(dimension)
在一個平面的或關系數據庫中，記錄中的每一個字段代表一維。在多維數據庫中，一維是一相似實體的集合；例如，在一個多維的銷售數據庫中會包括產品、時間和城市維。
探測性數據分析(exploratory data analysis)
使用圖形化和描述性的統計技術去“學習”一個數據集的結構。
遺傳算法(genetic algorithms)
一種使用類似在一個基于自然進化概念的設計中的遺傳組合、變異和自然選擇等處理方法的優化技術。
線性模型(linear model)
一種分析模型，它假定考慮的各變化因素是線性的關系。
非線性模型(non-linear model)
一種分析模型，它不假定正在考慮的各變化因素是線性的關系。
線性衰退(linear regression)
一種用于在目標變量和其預測因子間找出最合適的線性關系的技術。
對數衰退(logistic regression)
A linear regression that predicts the proportions of a categorical target variable, such as type of customer, in a population.
最近鄰居(nearest neighbor)
A technique that classifies each record in a dataset based on a combination of the classes of the k record(s) most similar to it in a historical dataset (where k 3 1). Sometimes called a k-nearest neighbor technique.
多維數據庫(multidimensional database)
一種設計用于在線分析處理的數據庫系統。其結構為多維的超立方體，其中每軸一維。
在線分析處理(OLAP On-line analytical processing)
可參考面向數組的數據庫應用系統，它允許用戶觀察、穿插導航、操作和分析多維數據庫。
數據警戒(outlier)
指一個數據項，其值超出一個樣本上的其他大部分項的相應值的邊界時，稱其為警戒項。這時會預示著數據反常，需要仔細核實；他可能攜帶著重要信息。
預測模型(predictive model)
一個用于在數據集上預測指定變量的值的結構和處理流程。
預期數據分析(prospective data analysis)
基于歷史的數據分析，它包括預測未來趨勢、行為或事件。
回顧數據分析(retrospective data analysis)
對已經發生的事情做數據分析，它提供趨勢、行為或事件的洞察。
規則歸納(rule induction)
對基于統計意義上的數據，抽提有用的“IF-THEN”規則。
時間序列分析(time series analysis)
按一定時間片對某個度量所做的序列分析。時間通常是數據的主要維度。
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