TinyXML数据导入与合并指南[中文]

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。

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。

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

数据清洗的小帮手，TinyXML用起来还挺顺手的，适合像票价、飞行公里这些字段有空值的情况。你可以用条件过滤掉脏数据，像SUM_YR_1=0 && SUM_YR_2=0 && avg_discount != 0 && SEG_KM_SUM>;0，逻辑也清晰。 条件过滤的操作，推荐你用Filter Examples，配合 TinyXML 做数据预，速度还不错。你只要设好条件，脏数据一键清理，响应也快，适合数据量大的场景，像机票销售数据这种。 预步骤也蛮简单，基本是数据规约、清洗和变换这三步。像票价为空、票价为 0 但折扣率不为 0 这些情况，直接丢掉就行，TinyXML 在这里还挺省事的。 哦对

缺失数据的，是数据清洗里头最容易被忽略但最容易出问题的一块。tinyxml的这一篇中文指南，讲得还挺细，尤其是配合了RapidMiner来操作——界面操作友好，逻辑也清晰，蛮适合刚接触数据挖掘的人。 数据准备阶段常见的坑之一就是搞不清楚“缺失”和“为零”的区别。像图里说的，缺失数据不是填了个0或者null，而是啥都没有，值本身就压根不存在。这种情况下要不要补，怎么补，就得看你挖掘的目的。 举个例子，在Other Social Network这个属性上，缺失数据其实是合理的。人家就是没填，也真没用别的社交软件。可在Online Gaming上就不一样了，只接受Y或N，缺失就是异常，得补。 工具用

聚类的实战思路，结合tinyxml使用讲得还挺细的，尤其适合做用户画像、菜品分类这些需求的场景。你如果在做餐饮或者电商这类涉及行为数据的项目，看看这个会有不少启发。讲算法不绕，像K-Means、层次聚类、DBSCAN这些怎么选怎么用都有提。还结合tinyxml模型输出，代码也简单，适合快速上手。

属性选择的操作挺关键，尤其在你字段一堆、但只想关注几个核心字段的时候。用Select Attributes配合参数设置，能把不需要的属性轻松甩掉，干净利索。 属性参数的选择支持子集设定，像文中提到的sunset子集，只要你设置对了，把重要字段用箭头加进去，剩下的系统就帮你忽略掉了。嗯，操作也不难，关键是思路清晰。 这个流程在数据挖掘前期实用，比如你面对十几个字段但只要用五六个搞建模，那就别全塞进去，既耗资源还拖后腿。记得设置完之后再确认一下输出，别把该留的字段搞丢了。 想深入了解怎么优化参数或者怎么跟TinyXML打配合，可以参考这篇使用 TinyXML 的指南及其配置参数属性优化，讲得挺细的

TinyXML指南：使用联合操作符合并数据集 减操作符（Set Minus） 减操作符使用ID作为依据，从一个数据集中移除另一个数据集中的元素。图17.36展示了减操作符的执行流程。 联合操作符（Union） 联合操作符可以合并相同或不同的数据集。图17.37、17.38和17.39展示了联合操作符的执行流程。 联合相同属性的数据集 图17.37详细展示了如何使用联合操作符合并具有相同属性的数据集。