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This complete matlab for neural network

发信人: ashun (阿顺), 信区: DataMining
标  题: 数据挖掘入门（十五）（完）
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Aug 20 10:30:15 2001)

7.实施。

模型建立并经验证之后，可以有两种主要的使用方法。第一种是提供给分析人员做参考，
由他通过察看和分析这个模型之后提出行动方案建议。比如可以把模型检测到的聚集、模
型中蕴含的规则、或表明模型效果的ROI图表拿给分析人员看。

另一种是把此模型应用到不同的数据集上。模型可以用来标示一个事例的类别，给一项申
请打分等。还可以用模型在数据库中选择符合特定要求的记录，以用OLAP工具做进一步的
分析。

通常情况下，模型是某个商业过程的组成部分，如风险分析，信用授权，或欺诈检测。在
这些情况下，模型一般都合并到应用程序的内部。例如，在抵押贷款应用程序内部可能集
成了一个预测模型，来向贷款官员提供一项贷款申请风险大小的建议。或在定购系统中，
当预测到库存有可能降低到一个最低限度时自动发出购买订单。

数据挖掘模型通常一次只能处理一个事件或一个事务。每个事务的处理时间和事务到达的
速度，决定了模型运行所需的计算能力，和是否要用并行技术来加快速度。比如，贷款申
请程序可能PC机上就运行的很好，而用于信用卡欺诈的模型则需要在服务器上用并行算法
才能应付每天的大量事务。

当提交一个复杂的应用时，数据挖掘可能只是整个产品的一小部分，虽然可能是最关键的
一部分。例如，常常把数据挖掘得到的知识与领域专家的知识结合起来，然后应用到数据
库中的数据。在欺诈检测系统中可能既包含了数据挖掘发现的规律，也有人们在实践中早
已总结出的规律。

模型监控。在应用了模型之后，当然还要不断监控他的效果。即使你在开始使用这个模型
之后觉得他非常成功，也不能放弃监控，因为事物在不断发展变化，很可能过一段时间之
后，模型就不再起作用。销售人员都知道，人们的购买方式随着社会的发展而变化。因此
随着使用时间的增加，要不断的对模型做重新测试，有时甚者需要重新建立模型。
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业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随。 —— 韩愈
临渊羡鱼不如退而结网。           —— 班固
勿以恶小而为之，勿以善小而不为。 —— 刘备

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