统计视图-tinyxml 指南

透视图的主页界面布局挺合理的，左边是资源列表，中间是操作清单，右边还能看到一些新闻更新。嗯，比较适合刚上手或者想快速搭建流程的同学。 设计透视图的操作入口蛮清晰的。像New Process就直接带你新建流程，页面响应也快，整体体验不错。点“打开”还能直接唤出资源库浏览器，操作逻辑比较顺手。 应用向导挺好用的，适合不太熟悉流程搭建的同学。比如Churn Analysis Wizard能帮你快速搞定客户流失，连原因都给你整明白。还有Sentiment Analysis，微博、公众号留言都方便。 教程板块也不赖，都是配套流程来的，照着点一遍，概念和用法你就差不多能摸清了。教程形式是一步步操作的那种，

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。

小波基函数为局部支集函数，平均值为0。常用的小波基有Haar小波基、db系列小波基。Haar小波基函数满足：harr时域harr频域tf图7‐2Haar小波基函数小波变换对小波基函数进行伸缩和平移变换：1/(|a|1/2) * ψ((t-b)/a)其中，a为伸缩因子，b为平移因子。任意函数f(t)的连续小波变换（CWT）为：1/2*(1/|a|1/2) * ∫f(t-b) * ψ(-(t-b)/a)dt可知，连续小波变换为f(t)→W(a,b)的映射，对小波基函数增加约束条件2∫|ψ(t)|²dt < ∞则可由W(a,b)逆变换得到f(t)。其中，Ψ(t)为ψ(t)的傅立叶变换。

单词频次统计的流程操作符用起来还挺直观，图 12.5 里你可以直接加上分词器，点运行，等个几秒钟，输出就出来了。在图 12.6 的 WordList 视图里，每个词出现了几次，垃圾信息和非垃圾里的分布一清二楚。如果你在参数设置那边把 keep text 勾上了，还能看到每个词的 TF-IDF 值，图 12.7 里展示得也挺清晰，文本内容结构方便。

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。

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

过滤操作里的小技巧，tinyxml 的 Replace 操作符用起来还挺顺手的。你要是做数据清洗，遇到像Twitter列里那种“99”这种不一致数据，直接一招替换成“N”，既快又干净。参数设置里选single，属性选Twitter，replace what填“99”，replace by就是“N”，几步就搞定，没啥弯弯绕绕。后面还有一步挺实用的：采样。数据太多？用Sample操作符，按比例搞个一半出来训练模型，跑起来轻巧多了。选relative就行，别忘了调下比例参数。这篇指南内容不多但挺扎实的，适合快速上手。你如果平时也折腾数据转换、清洗这些，建议收藏下。

图9.12中的角色参数设置模型运行，如图9.13所示，展示了LDA模型的输出结果，详细显示了各体育类别的比例。在LDA模型输出结果的第三步，通过加载测试数据集，并使用“Filter Examples”操作符过滤异常值，条件与训练集相同。接着使用“Apply Model”应用模型操作符，将LDA模型和清洗后的数据连接，最终输出结果如图9.10所示。运行结果在视图9.14中呈现，绿色列显示了根据新同学的测试成绩预测的体育项目专攻结果。这些预测结果可帮助主人公分析每位同学的潜力，推荐适合他们的体育项目。