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https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/60443
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| Title: | 資料採礦預測系統之建構-以雲端運算為系統之主軸概念
The construction of data mining forecasting system-conception based on cloud computing |
| Authors: | 廖婉婷 |
| Contributors: | 鄭宇庭
蔡紋琦
謝邦昌
廖婉婷 |
| Keywords: | 資料採礦
雲端運算
預測
data mining
cloud computing
forecasting |
| Date: | 2010 |
| Issue Date: | 2013-09-05 15:13:07 (UTC+8) |
| Abstract: | 隨著網際網路越來越發達，資料量的膨脹速度也超乎想像，因此資料採礦的技術已是不可或缺的，而雲端運算產業也將是未來的趨勢。本研究以雲端運算的概念，透過VBA（Visual basic for application）、軟體R以及Excel的增益集-RExcel，建構一個資料採礦分析之預測（Forecasting）系統的介面。考慮將本研究所建的系統大眾化，即便使用者未具備足夠的統計知識，也可以簡易的操作本系統。因此本研究建構使用簡單且方便的資料採礦之預測（Forecasting）系統。
本研究的資料採礦之預測系統裡面包含了五種資料採礦分析的預測方法，包括了迴歸分析（Regression analysis）、分類迴歸樹（C & R tree）、時間序列分析（Time series analysis）、類神經網路（Neural net）以及羅吉斯迴歸分析（Logistic regression analysis），其中本系統的羅吉斯迴歸分析又細分為兩種，有二元羅吉斯迴歸分析（Dichotomous logistic）和多元羅吉斯迴歸分析（Polytomous logistic）。本研究的資料採礦之預測系統操作簡易，使用者只需要選取所要預測的目標變數和欲加入建模的解釋變數即可分析，系統可以自行判斷目標變數所屬的類別對資料做後續分析。
關鍵字：資料採礦、雲端運算、預測
As the Internet developed increasingly, the amount of data grow in unimaginable speed. Therefore, data mining techniques is essential, and cloud computing industry will be the future trend. This study which bases on the concept of cloud computing builds a data mining forecasting analysis system through VBA, the R language and add-ins of Excel –RExcel. The system which is builded in this study is convenient and easy. The user can operate the system easily, even if the user does not have sufficient statistical knowledge. Accordingly, this study constructs the simple and easy data mining analysis system of the forecasting.
In this study, the data mining analysis system of the forecasting contains five methods of data mining analysis : regression analysis, classification and classification & regression tree, time series analysis, neural network and logistic regression analysis. And logistic regression analysis could be separated two parts, Dichotomous logistic and Polytomous logistic . In this study, the data mining forecasting system is easy to operate, and the user need only select the target variable and explanatory variables which they need. In addition, the system could determine which categories of target variable.
Keyword：data mining、cloud computing、forecasting |
| Reference: | 中文文獻
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CRISP-DM http://www.crisp-dm.org/。 |
| Description: | 碩士
國立政治大學
統計研究所
98354015
99 |
| Source URI: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0098354015 |
| Data Type: | thesis |
| Appears in Collections: | [統計學系] 學位論文
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