数据挖掘方法应用于调查数据的抽样权重问题

 在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题。本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现“事后”自加权设计。实现“事后”自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析。随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现 是一个比较合适的样本量。这一结论可能为其它大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴。     

统计让您的人生更丰富

近年来,随着统计与信息的快速发展,大家对统计的距离感也随之缩短,统计的相关技术也不断地被应用在各种领域当中。政治人物运用统计来了解自己的民意基础;银行运用统计来管理风险;股市名人运用统计来分析潜力股…计算机愈来愈发达,软件愈来愈人性化,统计也就愈来愈容易被使用。我们先对统计做一个比较通俗的定义。统计是什么?统计是看到现象,找模型去解释。不过这个模型一定不能完全解释现象,两者之间一定存在误差。统计的任务是使误差越来越小,模型越来越完善,但永远不能消除误差。所以我说,我绝对不是一个预言家,我是一个看趋势的人。我不…     

寿险业产业结构与企业经营策略对获利能力的影响

自改革开放以来我国寿险业得到突飞猛进的发展 ,到 2 0 0 2年底目前我国市场上设立的寿险公司已达 2 2家 ,随着市场的发展和WTO规则的实施 ,寿险公司设立的数目还会有较大增长。可以预见 ,未来中国大陆保险市场的竞争将日趋激烈 ,寿险公司获利能力将成为各公司的关注要点。影响     

数据挖掘与若干概念的异同

讨论数据挖掘时,有些实业界的朋友会说“我们早就在做数据挖掘了”,但事实上多数企业只是建置了一些数据仓库,至多也仅仅是一些OLAP应用。事实上,与“数据挖掘”相关的概念包括数据仓库、OLAP、知识发现(KDD)、统计分析等,这些概念与数据挖掘的混淆容易使人们对数据挖掘产生模糊理解从而影响实际数据挖掘工作的开展,因此本文拟对这些相关概念进行初步厘清以利于数据挖掘研究与应用的发展。数据挖掘与数据仓库企业构建数据仓库时通常会嵌入一些在线查询工具,因此使得许多人对于数据仓库(DataWarehouse)和数据挖掘(DataMining)经常发生…     

邦昌随想--统计的角色

作为编辑,看多了稿件,注注是烦了冗长,腻了八股,我一直在想,或者可以说一直在追求一种境界:一个茶壶一个杯的境界.能让我们的读者在累了的时候,换一种口味,淡雅一点,清新一点,单纯一点.这种想法,跟杂志的老朋友谢邦昌教授说了,他便给了我一些东西,不妨,我们一起来尝尝,共同感觉一下,口味如何……     

超市里的数据挖掘

曾有人云,海量数据之所在,即为数据挖掘用武之地。诚如斯言,连锁超市就是新兴的数据挖掘应用领域之一。数据挖掘在超市的应用根源于超市收银机的广泛使用。超市最早设立收银机目的只是为了便于操作,实际当中不仅方便了收银员的工作,并且在增加付账速度、精确定价、控制库存等方     

寿险公司代理人满意度与客户满意度关系研究

随着国民经济持续健康发展和人们保险意识的提高,我国保险市场已经得到迅猛发展且市场上升潜力巨大,然而现有客户对保险公司的满意度却较低.一般说来,过低的客户满意度会导致客户忠诚度降低、客户流失,甚至使社会公众丧失对内资保险公司的信任.这个问题如果不及时引起重视,很有可能破坏我国保险业已经取得的成就.目前各行各业对客户满意度的关注已经提升到一定层次,保险业也已经开始关注客户满意问题,但企业对自己最直接的客户一一员工的满意度,以及员工满意与客户满意关系等问题尚未引起研究人员及从业人员的重视.     

金融与财务领域的数据挖掘

数据挖掘作为解决大规模数据分析的工具,可以在企业界各个领域加以应用,尤其对于信息化日益深入的今天,无论市场营销、银行保险、财务管理等领域还是制造行业、通讯业等领域,只要企业与主管部门存在分析价值,同时有存在分析需求的数据库或数据仓库,就可以利用数据挖掘工具进行挖掘分析。对于金融行业而言,一方面金融领域的数据纷繁复杂、数据量庞大,另一方面,由于交易的频繁性、信息的不对称性,从海量数据中挖掘信息、从看似无规则的各类信息中寻找其中的脉络,以辅助监管部门进行有效监管及投资部门据以实施有效投资管理,这样的需求得到空前…     

基于概率潜在语义分析和Adaboost算法的文本分类技术研究

文章从文本特征抽取、分类算法效率和精度两个角度出发,首先利用概率潜在语义分析(PLSA)方法,有效地提取出隐舍在文档词频数据中的语义概念信息;然后构建了分类精度较高的Adaboost算法作为分类器.实验结果表明,该方法发挥了两种方法的优势,能够很好地完成对文本的自动分类.     

算法建模发展解析

 Breiman并没有算法建模的一个完整体系,而且其许多研究都以工作论文的形式出现,对于这些方法机理的解析度都不够。本文在研究Breiman自1978年至2002年的论文和著作的基础上,概括出算法建模思想形成中的两个重要内容：建模目的,组合算法。