面向企业多源运营数据的管理知识挖掘方法研究

发布时间:2024-03-08 17:25
  随着通信与数据采集技术的快速发展和智能移动终端的广泛应用,企业的生产与经营活动时时面对着源自于自身及外部的大量数据,称之为“企业运营数据”。数据已成为各个行业的核心资产和创新驱动力。现代企业的管理模式与决策方式正在从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转变。但是,由于在网络时代背景下,企业运营数据具有来源的多样性、高维、海量、更新不及时、类别不平衡以及多标记等多种特殊性质,使得企业管理工作者普遍面临着“数据充足而知识匮乏”的问题。因而,针对企业运营数据的特殊属性,研究面向企业多源运营数据的处理与管理知识挖掘方法,不仅仅是对数据挖掘技术研究的深化,更是为推动企业管理从“经验驱动”向“数据驱动”的范式转变提供有力的信息处理工具。为解决企业运营数据特征给管理者带来的“数据充足而知识匮乏”的问题,重点从数据的缩减和管理知识的挖掘两个方面开展研究,主要工作如下:(1)结合因素空间理论,从数据降维和降体量两个角度研究企业运营数据的缩减方法。一是提出基于因素决定度的企业数据降维算法RCF,RCF可以有效地约简数据中的冗余因素、降低条件因素间的耦合性,提高后期分析与挖掘方法的效果;二是在降低数据体量问题...

【文章页数】:160 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

图1.1论文技术路线

图1.1论文技术路线

辽宁工程技术大学博士学位论文15理规则构成分类评价模型、给出每条管理规则及主题的重要度及排名、揭示每个分析结果蕴含的管理意义及应用场景,并给出合理化建议。1.4.2技术路线图1.1论文技术路线Figure1.1Technicalrouteofthisthesis1.5小结本章主要....


图3.1企业多源运营数据

图3.1企业多源运营数据

面向企业多源运营数据的管理知识挖掘方法研究323企业运营数据的特征与数据分析任务3.1企业运营数据的内涵、作用与发展趋势(1)企业运营数据的内涵随着通信与数据采集技术的快速发展,以及智能移动终端的广泛应用,使得人类生活、组织运作及社会活动变得越来越数字化。对于企业来说,其在生产与....


图4.17种降维算法的参数寻优Figure4.1Parameteroptimizationofsevendimensionalityreductionalgorithms同时,为进一步验证降维过程是否提高了分类效果,这里又利用原始数据结合CART

图4.17种降维算法的参数寻优Figure4.1Parameteroptimizationofsevendimensionalityreductionalgorithms同时,为进一步验证降维过程是否提高了分类效果,这里又利用原始数据结合CART

面向企业多源运营数据的管理知识挖掘方法研究46分析图4.1可知,PCA将原始数据从147维降到30维后分类的效果最好(平均准确率为0.457),FA、SVD、ICA、ISOMAP、TSNE的最优k值分别为8、75、30、2、3,平均分类准确率分别为0.683、0.457、0.49....


图4.2降维算法对比分析

图4.2降维算法对比分析

辽宁工程技术大学博士学位论文47理前以及采用7种算法降维处理后的分类准确率,结果见图4.2。分析图4.2可知,RCF分别在urban、scadi、arrhythmia、cnae94个数据集上取得了最优的降维效果,在semeion、isolet2个数据集上取得次优准确率,且可将原始....



本文编号:3922138

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