产品运营规划之：
“数据运营规划”理念及方法概要介绍
即时通信产品部研究规划组
JackieLiao, Olivetan, Superye, Yiminlong
2008年7月
序：产品数据管理(PDM)
产品数据管理(PDM):管理与产品相关的所有数据, 提高企业竞争力和产品创新能力的管理手段
序：数据运营规划的位置！
产品数据管理(PDM)在企业中的分析应用：?统计指标设计
?数据上报采集
?数据存取与组织
?数据展示与检索
?数据分析与挖掘
?实时监控与管理
?工作过程控制
目录
1
为什么要做产品数据运营规划2
产品数据运营的一般方法
3
QQ上功能（产品）运营的案例
4
业务分析维度介绍与案例分享
经验分享：为什么QQ指标集在变化？
经验分享：QQ平台指标立体矩阵
月均在线时长
账户每小时消息
活跃帐户数
平台IM 沟通价值按立体维度分解：（暂以消息沟通量为例）
在线总时长
MOU
平台总消息=活跃帐户数*账户每小时消息*月均在线时长
经验分享：指标集的价值与作用
提炼关键价值指标，直接衡量衡量产品运营“好坏”
价值产出指标为每个业务（功能）综合衡量指标, 该指标为类财务的经济收入指标，直接衡量该业务运营好坏。常用指标如：
收入/消息量/时长/流量/使用次数等
将关键指标立体化分解，有利于产品的管理与调控
将关键价值指标，按照产品特征进行立体维度的分解，便于进行产品有效管理与调控（如某产品根据市场阶段定位于是发展
用户阶段，还是提升活跃阶段等）
细分指标，有利与定位与发现问题，便于开展专项分析
当总价值发生波动时，可以从细分指标观察是市场发生变化
（用户规模减少或者用户活跃降低），还是产品自身存在问题
导致使用下降（如产品的性能，技术发生问题。度考察产品/功能其用户活跃情况
经验分享：即通产品经理曾经的疑惑
原话：
“有时候都是为了上报数据而提上报数据需求，尽可能多的提，如果
不提，哪一天老大问，‘连数据都没有？或者要下个版本发布之后N 天才给结果，肯定是不行的’”
“那么提全也就是多写几句话，不费什么劲，至于目的？肯定是有用
的。至于什么时候用，必要性，资源冲突，带给技术开发测试后台运营的工作量压力，考虑的很少。”
上报的数据去了哪里？TJ上也看不见。为什么做一个要数据要那么长
时间？
经验分享：问题总结
问题1：平台产品越来越多，但对产品缺乏监控与评估，各功能
对用户的需求与满意度，贡献度无定期反馈与评估机制。
问题2：现有的产品指标，大多是记录部分原数据，对产品的衡
量缺乏立体化维度，缺失部分关键指标。
问题3：目前产品的数据上报需求，对上报条件与规则描述不太
清楚，导致与技术、测试的沟通中常出现理解不一致。
问题4：产品的需求往往没有经过评估与评审，对其必要性，完
备性，准确性缺乏评估，不利平台整体运营效率。
目录
为什么要做产品数据运营规划
1QQ 上功能（产品）运营的案例
3业务分析维度介绍与案例分享
4
产品数据运营的一般方法
2
产品经理的职责
角色：从运营结果看待产品
明确需求
决定要什么分析
决定要什么数据
职责：需求发起
运营指标集
数据定义
驱动数据需求的实现
回归需求
决定要什么分析决定要什么数据回归需求
决定要什么分析决定要什么数据
运营改进的目标
提高对产品的结果的评价
各个产品功能特性与产出都有不同，因此无法用统一指标来直接衡量各个产品的好坏。但是每个产品在用户中的需求与满意度，会反映到其行为上，因此每个产品是可以提炼出一个自身的结果指标，以此来跟踪监控产品自己的发展与进步情况，可以通过各个产品进步的情况来相互比较其运营的效率问题。
立体化的产品评估
除了结果的把握外，把影响产品产出结果的因素进行分解，通过立体化的产品指标设计，较全面的衡量产品效能, 提高对产品的监控深度。有利于发现并解决潜在问题。
提高产品运营管理效率
通过建立产品运营统计的管理模版，来把握对产品运营结果的把握。通过建立数据上报模版，帮助提高产品需求的质量，提高与开发测试方沟通的效率，节省沟通成本。
提高数据上报的前瞻力
上报需求与运营指标呼应，结果引导需求
方法一：数据运营指标集归纳1
2 3
体验设计类
(UED)
性能质量类
经营类指标
(如QQ总沟通价值)
●产品的结果衡量指标
●对象：产品经理
●产品价值指标的分解
（Y= N * MOU，Y表示产品总经济价值，N为总用户，MOU（arpu）
表示户均价值）
●产品操作体验的衡量指标
●对象：产品经理、设计中心
●从产品功能实现的技术角度观察潜在问题与改善空间
●对象：技术人员
案例分享：QQ的数据层次集
方法二：做好数据统计与上报管理消除统计项与上报项的误解：
误解1：上报项就是统计项
误解2：提了上报需求就有统计结果
误解3：做上报的测试，不做统计的测试统计项与上报项的关系：
?统计是果，上报是因
?上报只是统计分析的数据来源之一
?上报是数据采集，统计是数据分析
上报与分析的闭环管理
数据需求
数据采集数据存储
分析输出
关键角色PMM
Client/Server OSS
OSS/PMM 各个环节上报的要点：
指标集数据定义数据来源
分析的目标：
衡量产品的好坏健康与否优势与不足
数据运营模板
产品的分析输出模板
产品管理中，产用的横向指标层次分类，以及纵向对各指标常用的
统计方式，分析纬度
特定情况下若需要展开专项分析时，提出对各个纬度的深入分解。
一般情况下，对需要持续监控的指标给出总数值的tracking，观察整体的变动趋势。性能质量类：评估软件质量情况，性能等。由技术开发同事提出
用户体验设计：用来研究用户的习惯偏好，体验等。由交互设计师和产品经理提出。用户活跃度类：用来衡量该业务用户的活跃程度，代表以用户为中心的角度，看单个用户活跃价值变化。规模类：根据Y=N*MOU的分解，提出产品市场规模类指标。
价值产出类：价值产出类为每个业务（功能）整体衡量指标（一般为必要指标），该指标为类财务的经济价值指标，直接衡量该业务运营好坏。
产品的数据上报模板
?对于需要通过数据统计实现的分析输出，需要在产品设计与开发之初就考虑到率其数据来源与实现方式。一般通过提出数据上报的需求来实现。
?后台数据来源的一般分类：（用户资料库，用户帐单，流水记录，逻辑数据）
?数据上报需求的质量（内容充分性，必要性，准确性描述）
目录
为什么要做产品数据运营规划
1业务分析维度介绍与案例分享
4
产品数据运营的一般方法
2QQ 上功能（产品）运营的案例
3
案例1：离线传文件---原效果
产品运营分析中一般存在的问题：
（一）产品指标设计问题
指标缺乏提炼，要么过于简单，或者过于繁多：
指标层次混乱，重点与层次不清晰：（大多是将数据列举出
来，至于相互关联性，层次性表现较弱）。
指标的分析维度过细，或者过笼统：
（二）分析数据源问题
数据源缺失，源数据定义不清；
指标公式与定义不清晰
（三）分析方法问题
分析维度与粒度不恰当（分析粒度过细，如每日统计意义不
大，或者分析维度过粗，反映不出问题。
信息表达方式不恰当（表现方式，，）
数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯） 单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习
“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。 因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，
1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。
云湛高速公路 新（兴）至阳（春）段 云湛TJ2 标“三集中”场地建设方案 广东省长大公路工程有限公司 云湛高速公路TJ2合同段项目经理部 二〇一五年十一月六日
目录 1、编制范围与编制依据 (1) 2、工程概况 (1) 3、选址情况 (1) 4、功能分区 (2) 5、场外、场内交通情况 (12) （1）场外交通情况 (12) （2）场内交通 (13) 6、施工用水用电 (13) 7、排水、排污设计 (13) 8、防火、防雷、抗风设施 (15) 9、安全设施 (15) 10、施工计划安排 (15) 11、投产后质量、安全、文明、环保管理措施 (16) 12、拌合楼水泥罐稳定性验算 (18) （1）各项参数 (18) （2）整体抗倾覆稳定性稳定性计算 .............................. 错误！未定义书签。（3）基础稳定性计算....................................................... 错误！未定义书签。 12、钢筋加工棚及料仓顶棚立柱与基础连接形式 ........ 错误！未定义书签。（1）钢筋加工棚立柱连接形式....................................... 错误！未定义书签。（2）料仓雨棚立柱连接形式........................................... 错误！未定义书签。 13、钢筋加工棚计算书..................................................... 错误！未定义书签。
数据挖掘分类算法比较 分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。 一、决策树（Decision Trees） 决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。 决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。 二、人工神经网络 人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。 人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
参考文献： 古典类(中国) ： ?《园冶》（明）计成，中国园林史空前绝后的一本书（计成积几十年建造园林的经验，而写就的一本园林学著作。阐述了作者造园的观点，详细地记述了作者造园的观点以及如何相地、立基、铺地、掇山、选石，并绘制了两百余幅造墙、铺地、造门窗等的图案） ?《履园丛话》（清）钱泳 ?《说园》陈从周，1984 (中国古典园林最后一位巨匠对中国古典园林的总结性发言，对中国传统园林有独到精辟的见解。) ?《中国造园史》《中国造园论》张家骥（中国园林史研究南派权威） ?《中国古典园林史》周维权，1990（中国园林史研究北派权威） ?《中国园林艺术论》宗白华，1987 美学大师从美学角度论中国园林 ?《中国古典园林分析》彭一刚，1986中国建筑工业出版社（系统分析中国传统造园艺术的技巧和手法，并对南北园林艺术风格的变化作了比较） 古典类(西方) ： ?《外国造园艺术》陈志华，河南科学技术出版社（系统介绍四个流派：意大利文艺复兴园林、法国古典主义园林、英国自然风致式园林及伊斯兰国家园林，阐释产生的社会、经济和历史文化背景，深入分析了各种艺术的内在规律）?《西方造园变迁史》（日）钟个针谷久，西方园林景观教科书类读物 景观理论类 ?《景观科学理论基础和逻辑数理方法》（苏）阿尔曼德著李世玢译（西方人是如何数字化景观的） ?《图解人类景观》（英）杰弗瑞·杰里柯/（英）苏珊·杰里柯，译者：刘滨谊，同济大学出版社2006（共分两部分，第一部分完整的介绍了从史前到17世纪末的人类代表景观；第二部分介绍了现代景观的演进） ?《理想景观探源：风水的文化意义》俞孔坚，北京商务印书馆 1998（以人类进化和文化的生态经验为主线，结合大量实地考察资料，探讨风水模式和理想景观模式的结构特征及其深层意义） 设计方法类 ?《景观设计学-场地规划与设计手册》约翰.西蒙兹 ?《现代城市景观与营建技术》中国城市出版社 ?《西方现代景观设计的理论与实践》王向荣.林菁,中国建工出版社 ?《德国景观设计》1、2、3、 ?《现代景观规划设计》著者：刘滨谊，东南大学出版社，1999 ?《风景园林设计》王晓俊著，江苏科技出版社 ?《西方现代园林设计》王晓峻著东南大学出版社 ?《园林设计：造园意匠论》（日）小形研三索靖之（虽然老了点，但对于设计细节的探讨仍然是最好的。） ?《城市绿地系统与人居景观规划》李敏中建工，1999 生态类： ?《设计结合自然》（美）麦克哈格芮经纬译 行为心理类 ?《大众行为与公园设计》(美)拉特利奇著王求是，高峰译（经典的“人看人”在这本书里论述得是最为透彻完善的）
第七章景观恢复 景观恢复包括范围很广的一系列行为和考虑因素。尽管对于景观恢复还没有一个确定的或者正式的专业定义，但是在实际应用中，景观恢复可以指代复建、改造，或者矫正行为。复建指的是恢复景观地区的环境功能和其活力的行为。在一些复建项目中，显著的基本景观功能仍然存在，只是因为城市化或者其他对于景观的扰动，导致景观的质量和功能受到负面的影响或破坏。河流和湿地恢复以及景观植被恢复项目是复建的典型例子；改造项目通常要求建设新的景观设施，以代替在以前的土地开发过程中损失的景观。改造项目可能包括建设湿地或者渗透设施（比如雨水庭院），以及减少外来入侵植物而促进本地物种的复兴；矫正行为主要考虑减轻由于以前场地上的活动所导致的污染情况。处理矿山酸性排水问题或者褐色地带收污染的径流问题即为矫正行为的典型例子。指定的景观恢复项目可能包括上述3项全部。 景观恢复作为一个实际专业领域的时间并不短了，但是它在近几年才得到飞速的发展。随着场地开发行为开始考虑环境方面的影响以及可持续性，许多革新的方法也开始在景观恢复中得到越来越普遍的应用。 恢复植被覆盖 土壤结构是土壤颗粒在土壤矿物骨料、有机质和微生物之间的排列构造。土壤聚集成团的能力是土壤生态系统的一个重要特征。在受到扰动的场地上，土壤聚集成团的能力在场地平整和压实过程中被破
坏了。天然粒状结构的土壤具有渗透能力和抵抗侵蚀的能力，这种土壤结构的破坏导致土壤渗透性的降低，以及受侵蚀程度和径流的增加。 除了美观上的要求之外，植被还能提供防止侵蚀和防止径流的能力，而且对于土壤结构的长期维护是非常关键的。要想成功地进行植被再植，尽快加固场地是非常重要的（Darmer,1992年）。对于植被再生的计划必须在项目设计阶段就制定完成，这样的场地施工阶段就可以开始进行植被再生工作了，如果植被是作为场地规划中减少施工场地径流的一个环节，则植被再生计划就显得尤为重要。对于植被再生工作在场地设计中需要完成的方面包括土壤准备、选择合适的材料，以及植被和土壤的维护。 场地评估和植被选择 土壤分析。恢复植被首要的步骤是土壤分析。土壤测试能够提供一些基本的数据，用于确定土壤的性质、种植需求以及成功再生所必须做的改正工作（Sobek等，1976年）。 在大多数情况下，土壤分析应在施工过程中进行。一般在受到扰动的场地上，土壤往往是比较干的、经压实的、贫瘠的，而且与原始的本地土壤几乎没有什么类同之处。在许多场地上回填土是从场地外运来的，有时候还是从多个不同的地方运来的，而且其他场地上还存在许多“新建”的土地。很难预料这种土壤是否属于无法生产的土壤。在某些情况下必须考虑重新进行多达30in的土壤回填。如果不了解土壤的性质就开始种植植物，可能会导致植物发展极不均匀的结果。
全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值
数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪 声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知 识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统 计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正 确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可 以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖 掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。 可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情 况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的 研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的 回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的 相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶 段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各 银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知 识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神 经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络 模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组
绿色数据中心规划设计 随着近年来网络及信息化建设的不断深入和发展，各种IT设备不断增加，做为IT基础设施的数据中心机房正在承受着越来越大的压力，供电、制冷、承重、消防、网络布线、备份和管理运维等方面问题不断出现，很多原有数据中心机房无法满足需要，新一代的绿色数据中心机房已经成为近年来很多单位信息化建设中的重点任务。 新一代绿色数据中心的建设的过程中，通过虚拟化资源整合、自动化管理以及能源管理等新技术的采用，消除传统服务器资源或存储资源之间的壁垒，将物理资源整合为可统一管理的资源池，通过标准化、模块化，松耦合的模式构建虚拟化云计算数据中心，使得系统得以水平无缝扩展，使用户可以按业务需求优化配置基础设施的资源使用，实现节约资源，优化计算资源使用效率，缓解或解决目前数据中心普遍存在的资源（含机柜资源、机房空间、电力资源、制冷资源，人力资源等）浪费严重的问题。但必须注意到，建设一个或者致力于管理一个绿色数据中心的过程中，只是在局部采用绿色技术，而没有一个绿色的、整体的规划，实现数据中心的整体绿色目标还是不够的，至少是不完整的。我们还需要一个整体的绿色架构规划，并在数据中心建设的不同阶段，设计相应的架构视图，确定数据中心整体的技术目标、技术方向和选项原则等，整体架构需要涵盖从数据中心选址、建筑设计甚至建材选择的过程，数据中心的电源系统设计、制冷系统
设计、布线系统设计、消防系统设计等多个方面，都要纳入整体绿色架构的设计体系。 绿色数据中心关键效率和环境特点的度量标准进行简单描述，在规划、设计数据中心的过程中可以考虑应用这些标准。 1、电源使用效率PUE 电源使用效率应该是目前在数据中心度量标准中使用最为广泛的指标，其含义就是通过关注服务器的用电成本，策略服务器环境的用电效率，追溯下该指标的由来，其实是在2006年，美国绿色网格联盟的成员建立了电源使用效率公式： 电源使用效率（PUE）=机房总用电量/IT设备用电量 解释下： IT设备用电量包括了服务器、网络、存储和外围设备及所有在数据中心用于数据计算和处理的设备； 机房总用电量包括IT设备的用电量加上所有与数据中心有关的主要配电系统、空调、制冷、以及其他所有基础设备的用电量。 PUE的值越低，表明其电源使用效率越高。完美的电源使用效率值是1.0 （这是不可能地） 这里需要注意的是：PUE的值实际上即使在一天内，都是动态变化的，随着服务器的计算负荷，外部环境温湿度升降，都会对PUE的值产生影响。 2、数据中心基础架构效率 DCIE
1.数据中心设计 数据中心是为人力资源和社会保障信息化提供技术支撑和数据支撑，提供人力资源和社会保障信息化全部数据的构建、保存、更新、集成、分发与共享，以及提供存证、容灾、备份等信息服务的基础环境，是实现数据的存放和集中处理的场所。数据中心从内容上，涉及业务资源数据库、交换资源数据库和宏观决策数据库，分别存放在生产区、交换区和决策区；从层次上，分为市、区/县、社区/镇三级。 1.1数据中心的设计原则 1．源于现系统，高于现系统 数据中心必须以现系统为基础，通过数据中心的建设，使新系统的需求得到满足。数据中心的建设将把现有相对独立的各个相关系统有机地构成一个统一的大系统。 2．业务处理分散，数据相对集中 业务部门办理业务，数据中心管理业务数据是将来系统建设的模式。这种模式满足了系统对数据的稳定性、安全性、完整性等原则的要求。 3．合理利用现有成熟技术原则 通过利用现有的成熟技术来建设数据中心，提高了系统建设的成功率，降低了系统建设的风险。 4．分步实施原则 数据中心的建设是一个阶段性强、计划性强的过程，因此，在数据中心设计时应明确系统建设分为哪几个步骤，每一个步骤包括什么内容，以什么作为阶段标志。分步实施模式可以降低投资风险，将建设资金进行分阶段划分，使每一个时期的资金投入都能够得到保证。 5．四个统一原则 数据中心的建立将解决四个统一的问题，即统一的数据平台、统一的数据接口、统一的数据通道、统一的数据管理。 （1）统一的数据平台就是为各种数据的访问、交换、使用提供一个统一的
物理支撑环境； （2）统一的数据接口就是人力资源和社会保障部门与其他相关部门之间的数据交换文件必须通过数据中心统一实现交换和共享； （3）统一的数据通道就是数据中心纵向沟通了省、市、区县三级人力资源和社会保障部门，横向沟通了人力资源和社会保障各业务部门，为构建统一的人力资源和社会保障系统提供坚实基础； （4）统一的数据管理就是集中人力资源和社会保障各业务部门的基本业务数据，并进行统一的数据安全控制和异地集中备份。 6．效益和效率协调原则 数据中心应满足现有系统向更高的层次发展，实现效益和效率的协调。 1.2数据中心的体系结构 数据中心体系的构成基于以下几点考虑： 第一，数据中心统一管理生产区、交换区、宏观决策区各数据库，以及与相关业务部门交换数据的接口数据文件。通过数据中心，接通了人力资源和社会保障个业务部门及相关业务机构，极大限度地共享了数据资源，使数据中心成为名副其实的数据中心。 第二，接口数据文件可以通过电子邮件、软盘等方式传递，但都存在安全隐患问题，如果通过数据中心转发，可以解决数据传递过程中的安全隐患、单一出/入口问题。 第三，数据集中存储，既方便了数据安全控制，又方便数据的一地集中备份，从而最大限度发挥数据中心统一管理职能的作用。 第四，保证系统现有投资，使各个业务部门存放的数据可以过渡到全市集中。 第五，考虑到将来系统的建设将分步实施，供交换和决策用的数据库将逐步从生产数据库中独立出来，但由于它们也存放在数据中心，这样更能体现数据中心的大集中职能。 1.3数据中心的主要功能 数据中心的主要功能是把各种业务数据纳入统一的管理模式，解决各个地区的数据库分布和相对集中的问题，实现数据的交换和共享。 从目前情况考虑，在保持现有数据系统的情况下，数据中心主要解决生产数据集中管理，以及各种数据库的互联、数据交换、数据共享等问题；数据中心将成为全市人力资源和社会保障信息系统统一应用的基础。 1．生产数据集中管理 在市一级建立集中式资源数据库，或采取将数据通过定期备份的方式集中存放在市级数据中心，可实现生产数据的集中管理，从而方便各业务之间实现信息共享，人力资源和社会保障部门对社会公众提供统一的管理和服务。 2．业务部门的互联互通 数据中心作为一个连接的媒介，接通了人力资源和社会保障信息系统与其他系统，在此基础上实现了人力资源各业务部门、社会保障各业务部门之间的数据共享，同时实现了与其他相关业务部门之间数据文件的接收和发送。
《景观设计学——场地规划与设计手册》书评 一、图书简介 约翰.西蒙兹的《景观设计学——场地规划与设计手册》是现代景观设计学的经典和实践手册。它是一本用简介明了且实用的术语勾画出场地规划过程的一本书。它使我们理解自然石一切人类活动的背景和基础；描述了由自然和人造景观的形式、力量和特征引发的规划限制；向我们灌输了对气候的感觉极其在设计中的意义；讨论了场地选址和场地分析；指导用土地及相关土地利用区的规划；考虑了外部空间的容积塑造；探讨了场地-建筑组织的潜力；寻找出富表现力的人居环境和社区规划及近代规划思潮的历史教训；提供了在城市和区域背景下，创造更有效且更宜人的生活环境的导则。此外，书中有许多非常具体的规划设计及工程规范、指标等，使该书不失为一部工程技术手册。总而言之，书中的景观规划设计思想和方法对我们今天的设计实践具有重要的指导意义。 二、图书核心理念 2.1 景观规划之于自然 自然法则指导和奠定所有合理的规则思想。 作者分别对人、气候、土地、水、植物、地形进行了详尽的描述，使我们对自然有了一个更加客观，更加科学全面的了解。从而提出景观特征这一概念，提示我们在规划中应充分理解和挖掘并展示景观本身的特征，好的规划是在理解自然的基础之上。 景观规划设计一个服务对象是人，另一个服务对象是自然，是那些受到人类活动干扰和破坏的自然系统。我们所规划的人的体验必须通过物质空间要素才能体现出来。这些要素既有纯粹自然的要素如气候、土壤、水分、地形地貌、大地景观特征、动物、植物等，也有人工的要素如建筑物、构筑物、道路等等景观设计中对诸要素的综合考虑必须放在人与自然相互作用的前提下。了解自然系统本身的演变是必要的，但同时我们也必须要理解的是在人类的作用下，自然系统是怎样发展和演变的。西蒙兹在该书中分门别类做了很详细的分析，从而使该书具有更大的实用性。 2.2 景观规划之于体验 人们规划的不是场所，不是空间，也不是内容，人们规划的是一种体验。 西蒙兹自称是尝试着把所看到的精彩的景观规则设计作品提炼为基本的规则理论。如中国的天坛、圆明园；日本的龙安寺：法国的香榭丽舍大道等。作者以精炼而富有诗情画意的文笔描绘了人们置身其中的体验。结论是“人们规划的不是场所，不是空间，也不是物体；人们规划的是体验——首先是确定的用途或体验，其次才是随形式和质量的有意识的设计，以实现希望达到的效果。场所、空间或物体都根据最终目的来设计，以最好的服务并表达功能，最好的产生所欲规划的体验。”这里所说的人们，是指景观设计的主体服务对象。规划
（大）数据中心 1系统概述 **公司，秉承“致力于数字城市、智慧城市建设，让人们生活更美好，工作更轻松”的使命，以地理信息技术为主线，依托规则引擎技术、数据ETL技术、大数据挖掘等技术，结合国家相关标准规范，构建行业内的数据中心乃至跨部门、跨行业的数据中心。实现各级应用系统结构化及非结构化数据的处理融合及统一组织管理；将各行业多源异构数据，进行统一标准的质检、分类转换和关联，为各部门提供统一的数据接口、规范的数据服务和功能服务，实现各级应用系统之间数据访问、共享和交换；支持流程化动态建模、应用模型及应用系统快速搭建，满足各应用系统对应用模型、辅助决策模型及灵活多变的业务模型的需求。 技术优势： 跨GIS平台开发框架 基于云平台构建 规则引擎技术 数据ETL技术 流程化动态建模 空间数据非空间数据一体化挖掘 2系统应用场景 随着电子政务的建设各行业应用系统越来越多，但这些应用系统都处于孤立运行状态，数据管理分散，“信息孤岛”现象严重，各应用之间难以进行数据的交换与资源的共享。然而，随着行业的发展业务的丰富，应用系统之间相互依赖的业务需求越来越多、系统之间数据的交换共享需求日益增加，急需建设数据中心来满足以下业务应用场景的需求： (1)对数据进行统一标准质检和管理
(2)实现应用系统中数据的整合梳理 (3)实现空间数据非空间数据一体化管理 (4)实现应用系统之间数据资源交换共享 (5)快速搭建应用模板响应业务需求 (6)挖掘数据价值进行辅助决策分析 3系统架构 基础层：大数据中心的基础层采用虚拟化及资源池技术，将计算资源、存储资源及网络资源进行虚拟化，在资源池中进行管理。 平台层：基于跨平台开发框架及分布式存储与索引、并行式计算架构构建高性能云GIS平台及数据共享交换平台，实现海量数据管理及共享。 数据层：将空间数据（矢量、影像、三维等）及非空间数据（表、文档、视频等）在数据中心进行数据整合及数据管理。主要构件系统有规则引擎管理系统、
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定；
2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化 实现主要实验室/试验场样品、设备、标准、人员的信息化管理；实现主要仪器设备的数据自动采集和远程传输；实现主要试验场的远程视频监控。 （3）多方远程通讯 以广州为总部，实现广州总部与主要试验场之间的远程通讯，提供异地账户登录，满足异地多方人员（如委托方、委托方供应商、广州总部、户外试验场、外聘专家等）开展影音交流和现场办公； 3.2 总体要求 （1）人机界面采用WINDOW界面，直观简单易学； （2）数据或信息一次录入，多系统共用； （3）人员身份识别； （4）检测报告唯一性识别； （5）不合格自动提醒报警； （6）短信通知，软件将重要事项，如不合格记录及时发送至指定人员手机上。（7）数据溯源，所有修改行为均留记录； （8）提供多层密码、权限，避免越权操作
《景观设计学——场地规划与设计手册》读书笔记—11120830 聂欢欢 写作步骤： 第一部分：对《景观设计学———场地规划与设计手册》的初步理解 1、对景观设计学的认识 2、对《景观设计学———场地规划与设计手册》的初步理解 3、阐述为什么要进行景观设计及景观设计的收益者是谁 4、作为职业景观设计师的工作范围 第二部分：对《景观设计学———场地规划与设计手册》内容的简单梳理（首先梳理内容框架体系，其次便日后温故而知新，以及供查阅之用） 从景观设计学的角度来阐述场地规划与设计 1、场地规划与设计的含义 2、景观规划设计方法论 3、从景观设计学的角度对场地规划和设计进行总结 第三部分：景观规划的发展趋势 1、景观设计、城市规划、建筑学的融合 2、社会性、艺术性、生态性的平衡 第四部分：自己对景观生态学感触最深的部分，生态设计 1、关于生态设计 2、生态设计原理 具体内容如下：
第一部分：对《景观设计学———场地规划与设计手册》的初步理解 1、对景观设计学的认识 现代景观设计学的含义景观设计学(LandseapeArchiteeture)(我国现称风景园林学)是一门关于如何安排土地及土地上的物体和空间来为人创造安全、高效、健康和舒适 的环境的科学和艺术。它是人类社会发展到一定阶段的产物，也是历史悠久的造园活 动发展的必然结果。 景观设计师(Land-seapeArehiteet)最早于1858年由美国景观设计学之父老奥姆斯特德(FrederiekLawolmsted)非正式使用，于1863年正式作为一种职业的称号，第一 次在纽约中央公园委员会中使用。1900年，小奥姆斯特德(F.L.olmst-edJr)和舒克利夫(A.A.sharch均首次在哈佛大学开设了景观规划设计专业课程，并在全美国首创了4年制的景观规划设计专业学士学位。经过许许多多景观设计师先驱们的不懈努力，现代 景观设计在理论与实践上都取得了很大成就。 而美国景观设计专业发展的成熟值得各国研究和学习。现代意义上的景观规划设计，因工业化对自然和人类身心的双重破坏而兴起，以协调人与自然的相互关系为己任。与以往的造园相比，最根本区别在于，现代景观规划设计的主要创作对象是人类 的家，即整体人类生态系统;其服务对象是人类和其他物种;强调人类发展和资源及环境的可持续性。 2、对《景观设计学———场地规划与设计手册》的初步认识 约翰·欧姆斯比·西蒙兹的《景观设计学———场地规划与设计手册》这本书用简洁且实用的术语勾画出了场地规划过程，本人认为这本书很大程度上是教人如何与地球 和谐共存的书。主要讲解了人类活动的背景和基础；描述了由自然和人造景观的形式、力量和特征引发的规划限制；往我们灌输了对气候的感觉极其在设计中的意义；讨论 了场地选址和场地分析；指导可用土地及相关土地利用区的规划；考虑外部空间的容 量塑造；探讨了场地-建筑组织的潜力；寻找出富有表现力的人居环境和社区规划及近代规划思潮的历时教训；提供了在城市和区域背景下，创造更有效且更宜人的生活环 境的导则。 3、为什么要进行景观设计也就是说景观设计的收益者是谁 谁是景观设计师?谁又是景观规划设计的受益者?这个问题我们可以从西蒙兹书中 点题的一句话中得到答案。西蒙兹说:“我们可以说，景观设计师的终生目标和工作就是帮助人类，使人、建筑物、社区、城市以及他们的生活同生活的地球和谐共处。” 从中我们可以得出这样的结论，即:广义上说，每个人都是景观设计师，每个人都是景观规划设计的受益者。与此同时，自然系统既是景观规划设计的对象，也是景观
摘要：城市规划、场地设计、建筑设计是建设工程规划设计的不同阶段，文章详细分析三者之间的紧密联系与区别。 关键词：城市规划；场地设计；建筑设计 引言 城市规划是对一定时期城市的经济和社会发展、土地利用、空间布局以及各项建设的综合部署、具体安排和实施管理，属于宏观的，它的研究对象是整个城市和城市所在的区域，建筑设计是微观的，它的研究对象是建筑，城市规划是建筑设计的前提与先导，而建筑设计则是城市规划在空间上的具体落实，研究城市规划与建筑设计的关系对城市可持续发展与建设和谐社会具有非常积极的意义。 1、建筑设计应服从城市规划 随着经济快速发展，人口的不断增长，因而城市越来越多，规模越来越大，而城市以空间与环境利用为基础，由建筑、绿化、道路、水系、人文风景等共同组成的服务于人的空间地域系统。人在任何时候都在领会城市，城市提供给人们的各方面感受便是城市空间，我们对城市空间进行分析及设计，使人活动的区域空间和各区域空间之间的关系协调，就是城市规划。而城市规划是动态地解决和协调各类建筑之间的联系、建筑群的整体形象，以生态的、可持续的观点延续城市的历史，展望城市的未来，因此在城市的发展过程中城市规划对城市的有序发展起着重要作用。建筑作为城市构成的基础要素之一
又必须服从于城市容，他们之间在空间上是点与面的关系，好的建筑如同凝固的音乐，是城市的灵魂，但建筑也不能脱离城市环境，必须与城市环境相融合，因此建筑设计与城市规划同等重要。 城市规划首先要解决的就是建筑的问题，建筑设计服从城市规划设计，美国城市规划师伊.沙里宁曾说：“通常做设计是要把它置于一栋房子中；将一栋房子置于周围的环境中；将周围的环境置于一个城市规划中”。建筑师在设计单体或群体建筑时，必须考虑建筑的大环境和开发地盘红线的小环境问题。在新的市场环境下，随着我国经济的飞速发展，建筑设计也得到了长足发展。在建筑创作繁荣的同时，也存在着令人担忧的问题，在快速发展中，建筑师在建筑创作时对人文的关注、对环境的关注显然不够。存在着一味追求“新、奇、特”而不考虑建筑物所处的环境问题。如的长安街，虽然每栋建筑单体都采用了中国最好的和最优秀的建筑师的作品，而且在建筑造价上也毫不吝啬，就其艺术价值本身而言，仍然是业界人士批判的焦点，究其原因，主要不在于建筑本身造型，而在于对周围环境的忽视，以及强烈的个体表现欲所造成的整体不和谐；再如希腊的爱琴海上有一座叫伊特拉的小岛，每年都吸引大量的游客，尤其是摄影家和画家，被称为“艺术家之岛”，整座岛上布满了十分简单的希腊式的民居，连警察局、医院、饭店都化整为零，成为民居式建筑尺度。几百年来，岛上的居民始终恪守一个规则，就是所有建筑均不超过三层，所有外墙均为白色，这种热爱自然、相互协调的观点，已经形成了一种设计
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了