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数据挖掘在复杂决策中的应用
目录
数据挖掘在复杂决策中的应用(1)............................3
内容概述................................................3
1.1研究背景...............................................3
1.2目的与意义.............................................4
数据挖掘概述............................................5
2.1定义与原理.............................................5
2.2基本概念...............................................6
数据挖掘技术在决策支持系统中的应用......................7
3.1决策树分析.............................................8
3.2聚类分析...............................................9
3.3回归分析...............................................9
3.4预测分析..............................................10
3.5关联规则分析..........................................11
复杂决策问题的应用案例.................................12
4.1生产管理优化..........................................13
4.2医疗诊断辅助..........................................14
4.3消费者行为预测........................................15
4.4金融风险评估..........................................16
实施策略与挑战.........................................17
5.1技术实施路径..........................................18
5.2应用场景选择..........................................18
5.3面临的问题与解决方案..................................19
结论与未来展望.........................................21
6.1主要发现..............................................21
6.2对未来研究的建议......................................23
数据挖掘在复杂决策中的应用(2)...........................23
一、数据挖掘技术概述......................................24
数据挖掘定义与目的.....................................24
1.1数据挖掘定义..........................................25
1.2数据挖掘的目的与重要性................................25
数据挖掘技术分类.......................................26
2.1监督学习技术..........................................27
2.2非监督学习技术........................................28
2.3半监督学习技术........................................29
2.4强化学习技术..........................................30
二、数据挖掘在复杂决策中的应用............................31
商业决策中的应用.......................................31
1.1市场分析与营销策略...............