窃漏电用电分析TinyXML中文指南

第16章 时间序列 16.1 时序模式 在餐饮业中，预测菜品销售量至关重要。基于时间序列分析，我们可以预测未来销售量，减少脱销和备料不足造成的延误，优化服务和物流成本。 16.1.1 时间序列算法 常用的时间序列模型如下表所示： | 模型名称 | 描述 ||---|---|| 平滑法 | 削弱随机波动，使序列平滑化 || 趋势拟合法 | 建立回归模型，预测趋势 || 组合模型 | 考虑趋势、季节性、周期性和不规则变动 | 根据序列特点，可以构建加法或乘法模型： 加法模型： tX = T + S + C +  乘法模型： tX = (T + S) * (C + )

转码流程里的 XML，其实绕不开tinyxml这类轻量级解析库。回归 tinyxml 指南这篇就挺适合前端和数据开发者入门的，讲得清楚也不啰嗦。 文章里用的是“Extract Information”配合“Documents to Data”来抽取和转码 XML 信息，挺实用。你像解析文章的标题、作者、ISBN 之类，几步就能搞定，响应也快。 细节上还了“Unescape HTML”的用法，完的结果直接拿来用，少踩坑。尤其是转码成标准字段后，用来做、入库都挺方便的。 再一个，文中提到的“set Macro”设置参数也值得看看，用来控制页数、节省流程成本。适合爬虫、信息整合这类项目。 你要是想系

提供电力窃漏电用户自动识别实验所需代码、数据和文件，包括： 实验代码 数据文件： missing_data.csv missing_data.xls model.csv testData.csv trainData.csv 告警.csv 窃电用电量数据.csv 窃漏电用户分布分析.csv 线损.csv 用户日用电量.csv 正常用电量数据.csv 实验报告：电力窃漏电用户自动识别

交叉销售通过发行联名卡等合作，使客户在其他企业消费中获得积分，增强与公司的联系，提升忠诚度。 通过数据挖掘分析重要客户的里程积累方式，针对性促销。保持客户对于企业至关重要，不仅因为争取新客户的成本高于维持老客户的成本，更重要的是客户流失会造成公司收益的直接损失。因此，在客户识别期和发展期后，航空公司应努力维系客户关系水平，提供优质的服务产品，提高服务水平来提高客户满意度，并尽可能延长高水平客户的消费期。

回归分析是研究变量间相互关系及模型预测的有效工具，广泛应用于工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域。自19世纪初高斯提出最小二乘估计以来，回归分析已有200多年历史，涵盖了一元线性回归、多元线性回归、非线性回归等方法。本章介绍了回归模型的基本假设、修正非合理数据的方法以及回归诊断等内容。在数据挖掘环境下，回归分析可用于预测因变量，常见的模型包括线性回归和非线性回归。

对于连续属性，首先需要对各属性值进行零均值规范化，然后进行距离计算。K-Means聚类算法通常需要度量样本之间的距离、样本与簇之间的距离以及簇与簇之间的距离。常用的相似性度量包括欧几里得距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离。文档数据的相似性度量通常使用余弦相似性。详细的文档—词矩阵格式可用于表达文档数据。

详细讲解了图9.14中线性判别分析模型的预测结果，帮助读者深入理解该模型的运作原理及其在TinyXML中的应用。

小数定标规范化的操作思路挺清晰，就是把属性值的小数点往左挪，目标是把数值控制在[-1, 1]范围里。挪几位？看绝对值有多大，值越大，挪得越多。嗯，像金融数据那种差距巨大的场景就合适。 小数定标规范化的转化公式其实也不复杂：x = x * 10^k，k 是需要移动的小数位数。你看，这种方式不会改变值之间的相对大小，蛮适合做后续的分类或聚类。 不少经典算法，比如ID3、Apriori这些，其实都吃离散属性，不支持连续值。你可以先规范化，再做连续属性离散化，比如用等宽、等频或聚类的方法。 要说参考资料，下面这几篇文章挺值得一读的：像《规范化理论综述》和《数据库规范化原理简介》，思路还蛮清楚的，看完之

步骤 2：指数平滑 将“指数平滑”指数平滑操作符连接到处理页面。操作后，效果如下所示： 图 16.13：连接操作符 图 16.14：操作效果