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1数据建模方法概述pdf
数据建模方法简介 2017年06月01日 2017/6/15 11 大纲 1 数据建模方法概述 3 2 数据拟合与回归方法 3 3 预测方法 3 4 综合评价与权重确定方法 3 5 人工智能建模 3 6 结论 3 2017/6/15 22 1.数据建模方法概述 §1.1 意义 §1.2 学习动机 §1.3 内容框架 §1.4 数据建模方法是什么 §1.5 数据建模方法的应用步骤 2017/6/15 33 1.数据建模方法概述 1.意义： 信息技术的发展导致大量数据的产生。为了处理大数据信息，需要引入 数据建模的方法，对数据进行分析和处理，从数据资源中获取有价值的指 导信息，为企业的科学决策提供信息化支持。 2.学习动机： 为把握信息化的时代发展趋势，企业的核心技术人员需要认知和掌握 一定的数据建模方法，提升自身业务能力，促进企业信息化发展。 3. 内容框架： 主要讲解了常见的数据建模方法的原理和适用条件，内容包括数据拟 合与回归方法、预测方法、综合评价与权重确定方法、人工智能建模方法。 为了便于理解和应用，给出实际案例进行分析。 第一章介绍了数据建模方法的学习价值和应用步骤。 第六章进行内容总结和软件工具介绍。 2017/6/15 44 1.数据建模方法概述 3. 内容框架： 第二章介绍数据拟合与回归方法，包括黑箱建模方法、最小二乘法原 理、线性和非线性回归、主成分分析、因子分析方法。 §2 数据拟合与回归方法 §2.5 主成分分析 §2.1 黑箱建模方法 §2.5.1 主成分分析基本原理 §2.2 最小二乘法 §2.5.2 主成分的有关性质 §2.3 线性回归 §2.5.3 主成分在数据压缩中的作用 §2.3.1 一元线性回归 §2.5.4 主成分在线性回归中的作用 §2.3.2 多元线性回归 §2.6 因子分析方法 §2.4 非线性回归 §2.6.1 因子分析的主要目的 §2.4.1 一元非线性回归 §2.6.2 因子模型 §2.4.2 多元非线性回归 §2.6.3 基于主成分的因子分析 2017/6/15 55
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