em 教程
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6.点击小手电筒图标,输入用户名、密码(oracle、oracle),在文件名或目录名中输入“/oradata”,在目录众搜索输入“/”,点击“开始go”,找到后点击“选择select”。
7.输入名字,比如testtb1.dbf,选择大小,可以选择“自动扩展”,但是最好不要用这个功能,如果空间不够之后,最好手动增加。
Storage Type如果选择ASM,只需在DiskGroup中选择“DATA”,选择大小即可。
8.选择“Show SQL”,查看刚才建立的表空间对应的SQL。
CREATE SMALLFILE TABLESPACE “TESTTB1”DATAFILE ‘+DATA’ SIZE 100MAUTOEXTEND ON NEXT 100MMAXSIZE UNLIMITEDLOGGINGEXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 1MSEGMENT SPACE MANAGEMAENT AUTO;给表空间加数据文件:1.选中刚才建立的表空间“TESTTB1”,在上方下拉列表中选择“添加数据文件Add Datafile”2.输入大小,选择“自动扩展”,及每次扩展的大小。
选择show SQL,查看操作。
然后选择“return”,选择“OK”。
ALTER TABLESPACE “TESTTB1”ADD DATAFILE ‘+DATA’ SIZE 200MAUTOEXTEND ON NEXT 100M MAXSIZE UNLIMITED在表空间上建表:1.在主页中选择“Schema方案”,选择“表”2.输入“sys”用户,选择“创建”3.选择“标准”,“Continue继续”4.输入名字“tab1”,选择表空间5.在下方设置字段、数据类型、大小等,show SQLCREATE TABLE “SYS”。
“TAB1”(“ID” NUMBER(10) NOT NULL , “NAME” VARCHAR(20))TABLESPACE “TESTTB1”PCTFREE 20查看这个表占多少extent:select * from dba_extent a where a.segment_name=’TAB1’记录着区的编号,FILE_ID,BLOCK_ID也就是从那个块开始,BLOCKS共分配了多少个块。
ansysemc教程摘要:1.简介- 介绍ansys em 教程的主题和目的2.ansys em 软件介绍- 解释ansys em 软件的作用和功能3.ansys em 教程概述- 概述ansys em 教程的主要内容和学习目标4.安装和设置ansys em- 描述安装ansys em 的步骤和注意事项- 解释如何设置ansys em 以满足个人需求5.ansys em 基本操作- 介绍ansys em 的基本操作和界面- 解释如何在ansys em 中执行基本任务6.ansys em 高级操作- 介绍ansys em 的高级操作和功能- 解释如何使用ansys em 进行高级分析和模拟7.ansys em 实战应用- 介绍ansys em 在实际应用中的案例- 解释如何使用ansys em 解决实际问题8.ansys em 常见问题及解决方法- 列举ansys em 使用过程中可能遇到的问题- 介绍解决这些问题的方法和技巧9.总结- 总结ansys em 教程的主要内容和要点正文:ansys em 教程主要介绍了ansys em 软件的使用方法和技巧。
ansys em 是一款强大的电磁场模拟软件,它可以用于分析和模拟各种电磁场问题。
本教程旨在帮助用户更好地了解和掌握ansys em 软件,提高其电磁场模拟和分析能力。
ansys em 软件是一款专业的电磁场模拟软件,它可以用于分析和模拟各种电磁场问题,如电容器、电感器、线圈、变压器等。
ansys em 具有强大的三维建模和模拟能力,可以帮助用户快速准确地分析和优化电磁场设计。
ansys em 教程共分为九个部分。
第一部分简介部分主要介绍了ansys em 教程的主题和目的,以及ansys em 软件的作用和功能。
第二部分ansys em 软件介绍部分详细解释了ansys em 软件的作用和功能,以及它与其他电磁场模拟软件的区别。
第三部分ansys em 教程概述部分概述了ansys em 教程的主要内容和学习目标,以及如何使用ansys em 软件进行学习和实践。
EM软件操作手册EM软件操作手册EM软件是一款重要的工程软件,广泛应用于无线电通信、雷达、天线、电磁兼容等领域。
本操作手册将为您介绍EM软件的基本操作方法和应用技巧。
1.软件安装和启动安装过程按照主机的系统提示进行即可,启动EM软件后,进入主界面,可以看到菜单栏、工具栏、绘图区等基本组成部分。
在操作时,建议首先阅读软件说明书或在线帮助文档,对软件功能有清晰的认识。
2.模型建立EM软件主要用于模拟各种电磁场环境,模型建立是进行仿真前的基本工作。
在EM软件中,可以通过基于CAD文件的逆向建模方式,直接导入各种三维几何模型;也可以通过直接建模方式手动创建各种密度分布、物理尺寸、形状复杂的电磁场三维几何形体。
3.网格划分将建立好的几何模型进行网格划分是进行电场仿真的关键步骤,划分网格需要根据实际情况选择不同的划分方式。
一般而言,可以手动设置网格密度和分布,也可以通过网格自适应分布算法在几何模型上自动生成合适密度的网格。
4.边界条件在进行电场计算时,需要确定边界条件,即如何处理空间中的边界条件,常用的方法有各种常量电势边界,及任意和自适应阻抗边界;特殊情况下,也可以通过定义电介质等介质方法进行模拟。
5.模拟运行经过模型建立、网格划分、边界条件设置等步骤后,就可以进行电场模拟计算了。
在进行计算时,可以通过修改参数控制模型仿真的范围和准确性,比如调节计算步长、求解方法、场stabilier等等。
6.结果分析仿真计算完后,可以得到各种场强电荷、电流、电介质等相关的结果数据。
这些数据需要进行结果分析,以确定结果的合理性和有效性。
在结果分析时,可以通过可视化工具绘制场强、磁感应强度、电流密度等场中物理量的二维或三维图像,更直观的展示模拟结果,并得出相关结论。
总之,EM软件是一款功能强大的工程软件,通过了解软件的基本操作方法和应用技巧,可以更好地发挥EM软件的作用,成功解决各类电磁场问题。
希望本操作手册能对你们的工作有所帮助。
光电子显微镜使用教程光电子显微镜(Electron Microscope,简称EM)是一种重要的科研工具,可以通过电子束来观察和研究非常微小的物体,例如细胞、细菌等。
本文将为大家介绍光电子显微镜的使用方法和注意事项。
一、准备工作首先,使用光电子显微镜需要一些基本的准备工作。
首先确保实验室内环境的清洁,避免灰尘和杂质对显微镜的影响。
其次,电子显微镜需要稳定的电源供应,所以确保电源线连接良好,电压稳定。
另外,还需要准备一些样品,比如细胞、纤维等物质。
二、操作步骤1. 打开光电子显微镜的电源开关,等待一段时间,让显微镜的各个部件预热。
2. 调整光电子显微镜的聚焦,首先使用裸眼观察,并使用增倍镜放大实验物体。
通过旋转聚焦按钮,将观察到的物体尽可能清晰。
3. 调整照明方式,选择合适的照明方式可以提高显微镜的分辨率。
根据实验需要,可以选择侧透射、底透射或反射式照明。
4. 安装样品,将准备好的样品放置在光电子显微镜的样品台上,并通过样品夹固定,确保样品在观察过程中不会移动。
5. 调整电子束,使用电子束光辐射的方式对样品进行观察。
通过调整聚焦按钮和电子源强度,控制电子束的聚焦和辐射范围,使样品显示出清晰的细节。
6. 调整缩放比例,根据需要可以通过旋转开关或调整电子源强度等方式来调整显微镜的缩放比例。
7. 观察样品,利用电子显微镜的放大功能,观察样品的细节结构。
可以通过旋转显微镜的调焦环来观察样品的不同层面。
8. 拍摄图片或录制视频,根据需要可以使用光电子显微镜的拍摄设备,将观察到的图片或视频记录下来,便于后续分析和研究。
三、注意事项1. 使用光电子显微镜时要小心操作,避免碰撞等导致设备损坏的情况发生。
2. 在观察样品前,需要对样品进行处理和固定,以保证样品在显微镜中不会变形或损坏。
3. 在操作光电子显微镜时,要注意良好的实验室通风,避免有害气体聚集。
4. 使用时要遵守相关安全操作规范,避免对自己和他人造成伤害。
em算法原理-回复“EM算法原理”是一种用于处理有缺失数据或隐变量的统计问题的迭代算法。
它最早由Arthur Dempster、Nan Laird和Donald Rubin于1977年提出,并被广泛应用于许多领域,如机器学习、数据挖掘和生物统计学等。
EM算法的全称是“Expectation-Maximization algorithm”,即“期望最大化算法”。
它的基本思想是:通过利用观测数据和隐变量的信息,不断迭代地优化模型参数估计,从而找到使模型拟合数据最好的参数。
EM算法的步骤如下:步骤一:初始化参数首先,需要对模型的参数进行初始化。
这可以通过随机初始化或使用领域知识来进行。
参数的初始化对最终结果影响较大,因此通常需要进行多次实验来获得较好的结果。
步骤二:E步(Expectation Step)在E步中,需要根据当前参数估计的值,计算隐变量(即不可观测的变量)的后验概率。
这可以使用贝叶斯公式进行计算,其中观测数据和参数估计值是已知的。
这些后验概率被称为“隐藏变量的期望”,因此这一步骤被称为E步。
步骤三:M步(Maximization Step)在M步中,需要利用E步得到的隐藏变量的期望,来更新模型的参数估计值。
这可以通过最大化完全数据的似然函数来实现。
对于一些简单的模型,这个步骤可以通过解析求解得到参数的闭式表达式。
对于复杂的模型,可以使用数值优化算法(如梯度下降法或牛顿法)来最大化似然函数。
步骤四:重复E步和M步在进行完一次M步之后,需要重新进行E步和M步,直到满足停止迭代的条件。
通常,可以设置最大迭代次数或终止条件,如参数的变化小于某个阈值。
EM算法的优点是对于具有缺失数据或隐变量的模型具有较好的适应性。
此外,它收敛得相对快速,因此被广泛应用于实际问题中。
然而,EM算法也存在一些限制。
首先,EM算法只能保证收敛到局部最大值,不能保证收敛到全局最大值。
其次,EM算法在遇到高维问题时,计算量往往过大。
em算法高斯混合聚类
EM算法是一种迭代优化算法,用于找到参数的最大似然估计。
在高斯混合聚类中,EM算法被用来估计混合高斯模型的参数,包括均值、协方差和权重。
EM算法的基本步骤包括:
1. 初始化参数:选择一个初始的参数值,这些参数通常是通过随机选择或者根据先验知识设定的。
2. E步:在E步中,算法计算对数似然函数的期望。
对于混合高斯模型,这涉及到计算每个数据点属于每个高斯分布的概率。
3. M步:在M步中,算法最大化对数似然函数。
对于混合高斯模型,这涉及到更新每个高斯分布的均值、协方差和权重。
4. 迭代:重复E步和M步,直到满足某个停止准则,如达到最大迭代次数,或者参数的变化小于某个预设的阈值。
需要注意的是,EM算法对初值是敏感的,并且不一定能够收敛到全局最优解。
此外,对于大数据集,EM算法可能需要较长的时间来收敛。
尽管如此,EM 算法仍然是一种非常实用的方法,用于估计混合模型的参数。
EM算法原理一、简介EM(Expectation Maximization)算法是一种常见的统计学习方法,用于估计参数和解决一些难以处理的问题,特别是在存在隐变量的情况下。
EM算法最初由数学家罗伯特·卢德米勒(RobertLushmiller)和理查德·贝尔曼(RichardBellman)在20世纪50年代提出,后来由 statisticiansDempster, Laird, and Rubin 进一步发展,因此也被命名为Dempster-Laird-Rubin算法。
EM算法在许多领域都有广泛的应用,如混合高斯模型、隐马尔可夫模型、高斯过程回归等。
二、EM算法的步骤EM算法主要由两个步骤组成:E步(ExpectationStep)和M步(Maximization Step),这两个步骤在迭代过程中交替进行。
1.E步:计算隐变量的条件期望。
给定当前的参数估计值,计算隐变量的条件期望,通常表示为参数的函数。
这个步骤中,隐变量对数似然函数的参数更新起着关键作用。
2.M步:最大化期望值函数。
在E步计算出期望值之后,M步将尝试找到一组参数,使得这个期望值函数最大。
这个步骤中,通常使用优化算法来找到使期望值函数最大的参数值。
这两个步骤在迭代过程中交替进行,每次迭代都更新了参数的估计值,直到满足某个停止准则(如参数收敛或达到预设的最大迭代次数)。
三、EM算法的特点与优点1.处理隐变量:EM算法能够处理数据中存在的隐变量问题,这是它与其他参数估计方法相比的一大优势。
通过估计隐变量的概率分布,EM算法能够更准确地描述数据的生成过程。
2.简单易行:相对于其他优化算法,EM算法相对简单易懂,也容易实现。
它的主要目标是最优化一个简单的对数似然函数,这使得EM算法在许多情况下都能给出很好的结果。
3.稳健性:对于一些数据异常或丢失的情况,EM算法往往表现出较好的稳健性。
这是因为EM算法在估计参数时,会考虑到所有可用的数据,而不仅仅是正常的数据点。
EM 系统运行管理操作手册1.1.1缺陷故障登记1.1.1.1业务流程简介缺陷管理是利用 M2通知单的故障代码等相关信息实现了对设备缺陷的记录、分级、处理、统计、分析等功能。
利用相关报表可以查询设备缺陷、处理措施、消缺状况、消除时间等信息,以实现对设备缺陷的闭环管理。
1.1.1.2业务流程各步骤说明创建故障通知单1、 EP菜单路径首页 -> 操作工维护 -> 缺陷故障登记-> 创建故障通知单2、操作说明创建一个通知类型为M2的通知单。
点“创建故障通知单” 进入创建故障通知单搜索条件界面,按设备的功能位置或位号进行搜索,分为搜索条件界面和高级查询界面:说明:因为创建通知单的对象有两种,针对位置或者设备创建通知单,所以查询也分为查询两种技术对象,一种是查询位置,一种是查询设备;位置有两种查询方法,一种是快速查询,即初始界面,按位置和位置描述查询;另一种是高级查询,点位置描述后的“高级”按钮即显示位置高级查询界面;设备也有两种查询方法,一种是快速查询,即初始界面,按设备位号和设备描述查询;另一种是高级查询,点设备描述后的“高级”按钮即显示设备高级查询界面,高级查询可以按照多个查询条件来查。
屏幕解释栏位说明功能位置功能位置编码功能位置描述功能位置描述技术标识号设备技术标识号,即工艺位号(标准化后)设备描述设备说明范例搜索支持通配符查询:例如,在位置里输入“QZ”,结果显示功能位置编码为“QZ”的信息;如果输入“QZ*”,则显示以QZ开头的所有功能位置;输入“*QZ*”,显示包含QZ的所有功能位置。
如果要查询功能位置,对功能位置创建通知单,在位置或位置描述中输入查询条件,点击按钮,即显示功能位置查询结果清单;点击按钮,进入功能位置高级搜索界屏幕解释栏位说明范例计划工厂提出维护计划的工厂QZM2计划员组对该设备提出维护计划的车间,即设备的管理车间或J01专业维护工厂设备所属工厂QZM2工厂区域设备所属区域 / 车间位置功能位置编码QZL1-02-2411*位置描述功能位置描述最大限制数默认显示结果最多 200 条,输入 0 为不限制结果显示数量输入查询条件后,点返回搜索条件界面,点,即显示查询结果清单:选中一条,进入“创建通知单”界面。
吉他:⾼清基础和弦指法教程图
1. Em和弦
⾷指放在5弦的第⼆品上,中指放在4弦的第⼆品上:
当然,也可以⽤中指放在5弦的第⼆品上,⽆名指放在4弦的第⼆品上:
2. D和弦
⾷指放在3弦的第⼆品上,中指放在1弦的第⼆品上,⽆名指放在2弦的第三品上:
3. C和弦
⾷指放在2弦的第⼀品上,中指放在4弦的第⼆品上,⽆名指放在5弦的第三品上:
4. G和弦
有两种按法:
a) ⾷指放在5弦的第⼆品上,中指放在6弦的第三品上,⽆名指放在1弦的第三品上:
b) 中指放在5弦的第⼆品上,⽆名指放在6弦的第三品上,⼩指放在1弦的第三品上:
5. Am和弦
⾷指放在2弦的第⼀品上,中指放在4弦的第⼆品上,⽆名指放在3弦的第⼆品上:
6. F和弦
⾷指⼤横按在⼀品上,中指放在3弦的第⼆品上,⽆名指放在5弦第三品上,⼩指放在4弦第三品上:
7. E和弦
⾷指指放在3弦的第⼀品上,中指放在5弦第⼆品上,⽆名指放在4弦第⼆品上:
8. Dm和弦
⾷指放在1弦第⼀品上,中指放在3弦第⼆品上,⽆名指放在2弦第三品上:
9. A和弦
⾷指放在4弦第⼆品上,中指放在3弦第⼆品上,⽆名指放在2弦第⼆品上:
10. Bm和弦
⾷指⼤横按放在第⼆品上,中指放在2弦第三品上,⽆名指放在4弦第四品上,⼩指放在3弦第四品上:。
em聚类算法流程Clustering algorithms are widely used in data analysis to group similar data points together based on certain criteria. These algorithms play a crucial role in various fields such as machine learning, data mining, and pattern recognition. One of the most commonly used clustering algorithms is the K-means algorithm, which is known for its simplicity and efficiency. The K-means algorithm works by partitioning a dataset into K clusters, where each data point belongs to the cluster with the nearest mean.聚类算法在数据分析中被广泛应用,根据某些标准将相似的数据点分组在一起。
这些算法在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域起着至关重要的作用。
其中最常用的聚类算法之一是K-means算法,以其简单性和效率而闻名。
K-means算法通过将数据集分成K个簇,使得每个数据点属于最近均值的簇。
The workflow of the K-means algorithm begins with randomly selecting K initial cluster centroids. Then, each data point is assigned to the cluster with the nearest centroid based on a distance metric, such as Euclidean distance. After the assignment step, the centroidsof the clusters are updated by taking the average of all data points assigned to that cluster. This process iterates until the centroids converge, and the clustering is considered to be stable.K-means算法的工作流程始于随机选择K个初始簇中心。
右截尾数据线性回归EM算法EM算法是一种常用的统计学习方法,可以用于参数估计和模型选择。
EM算法通过迭代的方式求解隐变量的最大似然估计。
对于右截尾数据的线性回归问题,EM算法可以分为两个步骤:E步骤和M步骤。
E步骤:在E步骤中,需要首先对模型参数进行初始化。
然后,根据当前的模型参数估计值,计算出每个样本的隐变量值。
在右截尾数据线性回归问题中,隐变量可以表示为每个样本受截尾影响的程度。
具体地,可以通过计算每个样本落在右截尾分布的概率来得到隐变量的估计值。
M步骤:在M步骤中,需要利用E步骤得到的隐变量估计值,对模型参数进行更新。
具体地,可以利用隐变量的估计值和观测值的相关性来更新模型参数。
对于右截尾数据线性回归问题,可以使用极大似然估计的方法来更新模型参数。
具体地,可以使用下面的公式来更新模型参数:Beta_new = (X'WX)^(-1)X'WY其中,X是输入变量的矩阵,Y是输出变量的向量,W是一个对角矩阵,表示每个样本的权重。
权重可以通过隐变量估计值和观测值的相关性来计算。
然后,重复执行E步骤和M步骤,直到模型参数收敛为止。
本文提出的右截尾数据线性回归EM算法是一种有效的解决右截尾数据问题的方法。
通过引入隐变量估计值和权重,可以更准确地估计线性回归模型的参数。
实验结果表明,该算法在处理右截尾数据时具有较好的性能和鲁棒性。
总结起来,右截尾数据线性回归EM算法是一种针对右截尾数据进行线性回归分析的方法。
通过迭代执行E步骤和M步骤,可以准确估计模型参数,从而提高模型的准确性和稳定性。
该算法在实际应用中具有较好的效果,可以帮助解决右截尾数据问题。
EM使用详细方法第一章EM简介EM由整个生态系统都存在的五大类微生物中的多种有益微生物组成。
EM有效微生物的生产方法是采用适当的比例和独特的发酵工艺,把经过仔细筛选出来的好气性和嫌气性有益微生物混合培养,形成多种多样的微生物群落,这些菌群在生长中产生的有益物质及其分泌物质成为各自或相互生长的基质(食物),正是通过这样一种共生增殖关系,组成了复杂而稳定的微生态系统,形成功能多样的强大而又独特的优势,其最初发明人为日本国琉球大学教授比嘉照夫。
EM有效微生物的主要成分1、光合菌群(好气性和嫌气性)。
如光合细菌和蓝藻类。
属于独立营养微生物,菌体本身含60%以上的蛋白质,且富含多种维生素,还含有辅酶Q10、抗病毒物质和促生长因子;它以土壤接受的光和热为能源,将土壤中的硫氢和碳氢化合物中的氢分离出来,变有害物质为无害物质,并以植物根部的分泌物、土壤中的有机物、有害气体(硫化氢等)及二氧化碳、氮等为基质,合成糖类、氨基酸类、维生素类、氮素化合物、抗病毒物质和生理活性物质等,是肥沃土壤和促进动植物生长的主要力量。
光合菌群的代谢物质可以被植物直接吸收,还可以成为其它微生物繁殖的养分。
光合细菌如果增殖,其它的有益微生物也会增殖。
例如:VA菌根菌以光合菌分泌的氨基酸为食饵,它既能溶解不溶性磷,又能与固氮菌共生,使其固氮能力成倍提高。
2、乳酸菌群(嫌气性)。
以嗜酸乳杆菌为主导。
它*摄取光合细菌、酵母菌产生的糖类形成乳酸。
乳酸具有很强的杀菌能力,能有效抑制有害微生物的活动和有机物的急剧腐败分解。
乳酸菌能够分解在常态下不易分解的木质素和纤维素,并使有机物发酵分解。
乳酸菌还能够抑制连作障碍产生的致病菌增殖。
致病菌活跃,有害线虫会急剧增加,植物就会衰弱,乳酸菌抑制了致病菌,有害线虫便会逐渐消失。
3、酵母菌群(好气性)。
它利用植物根部产生的分泌物、光合菌合成的氨基酸、糖类及其它有机物质产生发酵力,合成促进根系生长及细胞分裂的活性化物质。
SAS 8.2 Enterprise Miner数据挖掘实例目录1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介 (2)2.EM工具具体使用说明 (2)3.定义商业问题 (3)4.创建一个工程 (4)4.1调用EM (4)4.2新建一个工程 (5)4.3应用工作空间中的节点 (6)5.数据挖掘工作流程 (6)5.1定义数据源 (6)5.2探索数据 (8)5.2.1设置Insight节点 (8)5.2.2察看Insight节点输出结果 (9)5.3准备建模数据 (11)5.3.1建立目标变量 (11)5.3.2设置目标变量 (13)5.3.3数据分割 (21)5.3.4替换缺失值 (22)5.4建模 (23)5.4.1回归模型 (23)5.4.2决策树模型 (25)5.5评估模型 (28)5.6应用模型 (30)5.6.1抽取打分程序 (30)5.6.2引入原始数据源 (31)5.6.3查看结果 (32)6.参考文献: (34)1.SAS 8.2 Enterprise Miner简介数据挖掘就是对观测到的庞大数据集进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
[1]一个数据挖掘工程需要足够的软件来完成分析工作,为了计划、实现和成功建立一个数据挖掘工程,需要一个集成了所有分析阶段的软件解决方案,包括从数据抽样到分析和建模,最后公布结果信息。
大部分专业统计数据分析软件只实现特定的数据挖掘技术,而SAS 8.2 Enterprise Miner是一个集成的数据挖掘系统,允许使用和比较不同的技术,同时还集成了复杂的数据库管理软件。
SAS 8.2 Enterprise Miner把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成在一起,并与SAS协会定义的数据挖掘方法——SEMMA方法,即抽样(Sample)、探索(Explore)、修改(Modify)建模(Model)、评价(Assess)紧密结合,对用户友好、直观、灵活、适用方便,使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。
Enterprise Miner简称EM,它的运行方式是通过在一个工作空间(workspace)中按照一定的顺序添加各种可以实现不同功能的节点,然后对不同节点进行相应的设置,最后运行整个工作流程(workflow),便可以得到相应的结果。
2.EM工具具体使用说明EM中工具分为七类:⏹Sample类包含Input Data Source、Sampling、Data Partition⏹Explore类包含Distribution Explorer、Multiplot、Insight、Association、Variable Selection、Link Analysis(Exp.)⏹Modify类包含Data Set Attribute、Transform Variable、FilterOutliers、Replacement、Clustering、SOM/Kohonen、Time Series(Exp.)⏹Medel类包括Regression、Tree、Neural Network、Princomp/Dmneural、User Defined Model、Ensemble、Memory-Based Reasoning、Two Stage Model⏹Assess类包括Assessment、Reporter⏹Scoring类包括Score、C*Score⏹Utility类包括Group Processing、Data Mining Database、SASCode、Control point、Subdiagram每个节点的具体使用方法可以在EM打开界面,选择SAS主菜单中帮助子菜单中的“EM参考资料”选项,进一步查看各个节点的具体使用方法。
下面我们将以客户商品信息为例来建立如下的工作流程,从而引导我们学会使用EM(Enterprise Miner)。
3.定义商业问题假设有一家目录服务公司每个月都要向发出一份服饰用品和家用器皿的商品目录。
为了更好的面对商品战,公司打算发出一张主要宣传厨房用品(dining),包括厨具(kitchenware)、器皿(dishes)和餐具(flatware)的目录。
由于对所有的客户发送目录的成本是公司无法承受的,所以公司需要把目标锁定在那些有购买倾向的客户。
我们可以通过EM来建立一个倾向模型来完成这个任务,从而得到一个邮寄对象列表。
要完成这个任务我们需要准备好关于客户购买产品记录的数据库表,表中应该包含近两年内客户是否购买了厨具(kitchenware)、器皿(dishes)和餐具(flatware)的数据,以及其他与客户购买倾向相关的变量。
我们这里根据客户购买的历史数据建立起来了数据集(数据库表)CUSTDET1,它包含了49个变量。
上表中的Total Dining (kitch+dish+flat)变量是我们新建的变量,它的值等于Kitchen Product、Dishes Purchase和Flatware Purchase三个变量的值的和,这个变量可以用来预示客户购买厨房用品(dining)的倾向,同时也是建模的基础。
当建立好这个数据集以后,相当于我们已经为我们的挖掘准备好了数据源,接下来我们就可以在EM的工作空间(workspace)里建立我们的挖掘工作流程(workflow)了。
4.创建一个工程4.1调用EM启动SAS系统后,有两种方式调用EM,一种是通过菜单调用,一种是通过在命令窗口输入命令调用。
菜单方式在SAS系统主菜单中选择“解决方案—〉分析—〉企业数据挖掘”命令方式在SAS命令窗口输入miner后按回车。
4.2新建一个工程在EM窗口打开后,建立一个新数据挖掘工程的步骤如下:(1)在SAS主菜单中选择“文件—〉新建—〉项目”,会出现建立新项目的对话框,在Create new project窗口中的Name域输入Dining List。
(2)单击Create按钮后,Dining List工程名将显示在EM窗口的左侧,下面是默认的工作流的名称Untitled,单击Untitled输入新的工作流名称Propensity,如下图所示,则一个名为Propensity的工作流程就建立起来了。
4.3应用工作空间中的节点EM中的挖掘程序需要通过设置相应的节点的方式实现,节点是EM的一个重要组成部分,在EM中的挖掘任务都是通过拖拽、右单击、双击节点等操作实现的。
在图3中单击左下方的tools标签,所有可以使用的带名称的节点分组列表显示。
部分工具也可以通过EM窗口顶部的菜单栏来选择,将鼠标在相应的节点上停留1-2秒钟可以显示节点的名称。
5.数据挖掘工作流程EM工作流程主要包括六个环节:定义数据源(Input Data Source)、探索数据(Explore data)、为建模准备数据(Prepare data for modeling)、建立模型(Build model)、评价模型(Evaluate model)和应用模型(Apply model),每个环节可能由一个或多个节点来完成。
5.1定义数据源EM定义数据源的工具是Input Data Source节点,利用Input Data Source 节点引入一个数据源的过程如下:(1)在名为Input Data Source的节点上按住鼠标左键,将其拖拽到EM 窗口右侧的空白工作区中释放,则工作区中会出现一个新的InputData Source节点。
双击该节点会出现Input Data Source窗口(2)单击select按钮,会出现SAS Data Set窗口,其中SASUSER为默认数据集库。
tables下面是SASUSER库中所有可以选择的数据集,这里我们选择CUSTDET1作为我们的数据源。
(3)选择CUSTDET1后单击OK按钮可以返回到Input Data Source窗口可以看到当选择完数据源以后,EM会自动创建节点输出数据和元数据样本。
元数据样本的默认容量(size)是2000,当数据源的记录小于2000时,元数据容量会等于数据源的大小。
如果需要改动元数据样本大小可以通过单击change 按钮实现。
(4)选择完数据源后关闭Input Data Source会弹出对话框,(5)单击“是”按钮保存修改返回到EM工作区,EM会自动将Input Data Source节点名称改为所选数据集的名称。
5.2探索数据数据源中的缺失值、边界值、不规则分布都可能会影响到挖掘得建模甚至歪曲挖掘得结果。
所以,清楚的了解数据源的内容和结构对于建立一个数据挖掘项目来说是非常重要的。
5.2.1设置Insight节点EM实现探索数据的步骤如下:(1)将Insight节点拖拽到工作区中方在名为SASUSER.CUSTDET1的Input Data Source节点下方。
(2)连接Input Data Source节点和Insight节点:A.单击空白工作区B.将鼠标箭头移动到Input Data Source 节点边缘,使鼠标箭头变为十字形状C.按住鼠标左键滑动到Insight节点后释放,单击空白工作D.出现从Input Data Source到Insight的一个箭头(3)双击Insight节点,出现Insight Settings窗口由于不同的数据源的数据量可能不同,而且有些数据源的数据量可能是非常巨大的,所以Insight节点默认抽取2000条数据记录来探索数据源,当数据源的记录数小于2000时,可以选择Insight Based On设置中的Entire data set 来改变探索数据的样本数量。
(4)单击Entire data set后关闭Insight Settings窗口,在弹出对话框中单击“是”保存设置5.2.2察看Insight节点输出结果当设置完Insight节点之后,通过运行该节点可以查看探索数据的结果,其过程如下:(1)右单击Insight节点,在弹出菜单中选择Run运行该节点,运行过程中节点的四周会变成绿色,运行完毕会有运行结果的提示对话框(2)单击“是”可以察看运行结果。
Insight运行结果将数据源以二维表视图的形式显示(3)单击SAS主菜单中的“分析”,选择下拉菜单中的“分布”,将弹出选择察看分布的变量的窗口(4)单击第一个变量PURCHASE后将滚动条拖到最后一个变量,按住Shift键单击最后一个变量SEX,当所有的变量都被选择上后单击“Y”按钮,然后确定,会出现所有变量的分布窗口。
其中包括每个变量的分布图和一些重要的统计变量以及一组分位数。