應用資料採礦技術於資料庫加值中的誤差指標及模型準則
運用資料來幫助企業做出正確且適當的政策是一個存在已久的觀念，在傳統統計上我們通常會將拿到的資料庫直接去作分析，然而對資料採礦(Data Mining)來說，常面臨資料不夠的瓶頸，亦導致資料庫的價值往往不夠。若，我們能利用調查的樣本，推估出目標資料庫中所欠缺的欄位在調查樣本中與其它欄位的關係，便可回推至目標資料庫將原本所欠缺的欄位補齊，將資料庫加大，亦即資料加值(value-added)，那麼，未來要用到這些欄位來分析資料時只要抽樣進行分析即可，如此，也可有效降低企業的成本支出或浪費。 本研究之目的在於整合過去各學者所提出之統計理論與方法，找出誤差指標及模型準則來說明擴充的欄位是有可信度的。由於...
| Main Author: | |
|---|---|
| Language: | 英文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22G0091354017%22. |
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