艾姆斯研究中心

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中国的数据中心行业正在迎来新一轮的增长，尤其是 5G、物联网和工业互联网等技术的成熟，带动了数据中心的需求暴增。艾瑞咨询的这份报告，深入了数据中心的分类、发展环境及市场趋势，给出了未来的行业发展路径。如果你对数据中心的前景感兴趣，这份报告能给你不少启发。除了行业趋势，报告还涵盖了如何借助云计算、大数据等技术提升行业效率，挺值得关注的。

在时钟或振荡器比较中，频率的不稳定性可以用艾伦偏差或修正艾伦偏差来描述。这些偏差可以从相位时间序列x(t)中估计，即使x(t)包含间隙（缺失值）。技术进步推动下，MATLAB开发的方法能够有效处理数据间隙问题，提高估算的精度。

IVR 客户的行为太难猜？你可以看看这篇研究，研究者用数据挖掘给呼叫中心做了个“客户画像”。CRISP-DW 流程打底，Clementine 工具数据，先清洗，再聚类，建了个C5.0 决策树模型，整个链条走得挺完整。比如你能发现，ARPU 值在 100~150 之间的客户，更容易走进 IVR 系统，像福田、宝安这些地区也集中不少这样的用户。模型跑出来的结果蛮有意思，客户入 IVR 的原因还真不少，像需求复杂、接入时长、地区差异等等。用C5.0来预测这些特征，不光快，精度也还不错。而且聚类的逻辑挺实用，按ARPU 值和入网时长划成四类客户，你就能更清楚：哪些人更愿意用自动语音，哪些人宁可人工排队

这份数据集由美国国家癌症研究所支持的多中心血友病队列研究获得，涵盖了1978年1月1日至1995年12月31日在16个治疗中心追踪的1600多名血友病患者。数据总共包含2144个观测值和6个变量，其中包括描述HIV状况、凝血因子制剂使用剂量、日历年、年龄和参与研究时间等信息。

贝叶斯算法的数据挖掘应用，真的是个挺值得一看的干货。讲得不光是原理清晰，连落地案例也做得蛮接地气，是那个农业地力预测的应用，结合 SQL Server 的实现步骤，走得比较细。对你要入门或者做预测模型优化都挺有参考价值的。哪怕你不搞农业，换个领域照着来，问题也不大，思路通用。

贝叶斯网络作为一种有效的不确定性知识表达和推理工具，在数据挖掘等领域广泛应用。其结构学习是当前研究的重要焦点之一，经过多年发展，涌现出多种成熟的结构学习算法。针对完备数据，包括基于依赖统计分析、评分搜索和混合搜索方法的分析；对于不完备数据，提出了适用的结构学习框架。综述了贝叶斯网络结构学习的研究进展，并展望了未来的研究方向。

中医“症-证”分析在中医诊断学和中医证候分析中非常重要。该文以数据挖掘技术为手段对选取的古方进行“症-证”研究，对古方的主治症状进行规范，挖掘“症-证”之间的关系，从而判定方剂的主治证、兼治证。为了挖掘中医“症-证”之间的关系，提出了基于KNN的挖掘算法和基于贝叶斯的挖掘算法。对比实验证明，基于贝叶斯方法正确率达到65.76％，高于KNN的62.50％。

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

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