用于数据挖掘的统计分析方法有啥

Posted 2023-05-03

1.记忆基础推理法，记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例来预测未来案例的一些属性。
2.市场购物篮分析。
3.决策树，决策树在解决归类与预测上有着极强的能力。
4.基因算法,基因算法学习细胞演化的过程。
5.群集侦测技术，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。
6.连结分析。
7.在线分析处理。
8.类神经网络类神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。
9.区别分析，通常应用在解决分类的问题上面。
10.罗吉斯回归分析，当区别分析中群体不符合常态分配假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。

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统计学和数据挖掘的一个常见问题是根据特征或属性变量的值来预报某个—即回归分析，它取连续值的因变量——是描述两个（或两个以上）的变量之间相依关系的一个重要工具。
分析方法，相对于其他统计学方法，它更强调用数据本身来指导分析过程，而不是依赖于事先给定的某些假设。其主要目的是希望用较少的变量去解释原始资料中的大部份变异，期望能将许多相关性很高的变量转化成彼此互相独立的变量，能从其中选取较原始变量个数少且能解释大部份资料中的变异的几个新变量（降低原始变量的维数），也就是所谓的主成分，而这几个主成分也就成为我们用来解释资料的综合性指针。
（二）主成分分析
主成分分析是一种与数据挖掘思想最接近的探索性数据 参考技术B 云速数据挖掘啊

在不通过分析器程序的情况下，有啥替代方法来分析您的 Web 应用程序？

【中文标题】在不通过分析器程序的情况下，有啥替代方法来分析您的 Web 应用程序？

【英文标题】：what is an alternative way to profile your web app without going through a a profiler program?在不通过分析器程序的情况下，有什么替代方法来分析您的 Web 应用程序？

【发布时间】：2011-08-14 15:05:43

【问题描述】：

我有一个使用 php - mysql 的网站。我想确定花费最多时间的数据库查询。除了使用分析器，我还可以使用哪些其他方法来查明 QUERY 瓶颈。

【问题讨论】：

你试过randomly-pausing吗？占用时间最多的查询将根据该部分优先显示。

【参考方案1】：

您可以在 MySql 中启用慢查询的日志记录：

http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/slow-query-log.html

慢查询日志包含所有执行时间超过long_query_time 秒并且（从 MySQL 5.1.21 开始）至少需要检查 min_examined_row_limit 行的 SQL 语句。获取初始表锁的时间不计入执行时间。 mysqld在执行完并且所有锁都被释放后会向慢查询日志写入一条语句，因此日志顺序可能与执行顺序不同。 long_query_time 的默认值为 10。

【参考方案2】：

这是一个很大的主题，我只能提出几点建议 - 但我确信 SO 上的其他地方也有很好的覆盖主题

首先分析数据库查询。每个 RDBMS 都有一个长时间运行的查询列表 MySql 使用单个配置标志打开。这将捕获运行很长时间的查询（这可能是几秒钟的数量级，这对于现代 RDBMS 来说是很长的时间）。 此外，每个 RDBMS 都会返回一个使用其记录集执行的时间。我强烈建议您通过一个常用函数“executequery”将所有调用拉到 DNase，然后将 SQL 和执行时间拉到一个文件中以备后用

一般来说，缓慢的查询来自糟糕的表设计和缺乏好的索引。对任何让您担心的查询运行“解释” - dbae 会告诉您它将如何运行该查询 - 任何“表扫描”都表明 RDBMS 无法在表上找到满足查询需求的索引

下一个分析是一个最常用的术语，用于查看执行程序部分所花费的时间，即一直使用的 for 循环，或建立数据库连接所花费的时间

你似乎想要的是性能测试

【参考方案3】：

只需在执行每个查询之前/之后读取时间。如果您使用任何数据库抽象类/函数，这很容易。