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标题: 从回归分析到数据挖掘 [打印本页]
作者: admin 时间: 2013-8-15 12:06
标题: 从回归分析到数据挖掘
从回归分析到数据挖掘
关键词：回归分析 数据挖据 质量管理 JMP
回归分析是研究两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系的统计分析方法，在很多行业都有广泛的应用。无论是银行、保险、电信等服务行业的业务分析人员在进行数据库营销、欺诈风险侦测，还是半导体、电子、化工、医药、钢铁等制造行业的研发技术人员在进行新产品实验设计与分析、流程优化与过程监控，或者更广义地说，不同类型的企业在开展质量管理和六西格玛项目时，都常常会用到回归分析。
回归分析可以帮助我们判断哪些因素的影响是显著的，哪些因素的影响是不显著的，还可以利用求得的回归方程进行预测和控制。但是，稍微对回归模型的有效程度和预测精度有一定要求时，我们就会发现回归分析有一些先天性的不足和隐患：
1. 缺少用实际数据验证模型有效性的环节，经常听到的抱怨是：模型看上去很美，但是一到应用环节就发现预测不准确；
2. 建模手段单一，不能多角度地考虑问题，从而更好地拟合数据；
3. 无法系统地比较通过不同方法得到的不同模型，更谈不上在众多候选模型中甄选出一个相对最佳的模型。
这时，想要消除上述隐患，突破工具瓶颈的理想办法就是从“回归分析”的层次上升到“数据挖掘”的层次。
作者: suli608 时间: 2014-5-5 23:47
不错，学习了。
作者: niksong 时间: 2014-5-6 11:08
看来需要学习的还有很多很多.
作者: hang.z.zhang 时间: 2014-10-13 11:42
近来才知道原来自己只是懂得JMP的皮毛，需要学习的地方太多了
作者: 彩虹之子1991 时间: 2014-10-13 14:13
顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
作者: coolwjw 时间: 2014-10-29 15:13
学习下，继续看下文
作者: mohunter 时间: 2014-10-29 22:15
好文，支持一个
作者: dsgliu 时间: 2014-12-13 09:43
新手上路，请多指教！
作者: newcop 时间: 2014-12-16 13:00
來充實一下知識~
作者: jjwwmm 时间: 2015-1-6 21:26
好文，支持一个
作者: blacksheep8 时间: 2015-1-6 22:47
作者: mbl2006 时间: 2015-1-8 20:48
只是有时候得到真实可靠的数据很难，有误导性
作者: wtmswxl 时间: 2015-1-12 18:09
学习、学习.
作者: oop690415 时间: 2015-1-12 22:06
正好要用到，学习一下
作者: 旧时光 时间: 2015-1-23 14:53
看看，学习一下，有时候觉得对建模有点力不从心
作者: yukning 时间: 2015-2-3 12:47
学习下，谢谢分享
作者: admin 时间: 2015-2-3 18:29
这个需要慢慢从业务做起
作者: wangjue7889 时间: 2015-2-3 21:12
感谢分享！！ mark
作者: chpyshy1231 时间: 2015-4-4 12:26
近来才知道原来自己只是懂得JMP的皮毛，需要学习的地方太多了
作者: mileslee 时间: 2015-4-11 20:08
回归经常用,但还没有到这个深度
作者: rocluo5566 时间: 2015-7-10 15:42
谢谢分享！
作者: 花花世界1406 时间: 2015-8-4 08:52
数据挖掘，听起来就高大上
作者: Attacker3112 时间: 2015-8-5 00:33
学习理解，天天向上。
作者: luodequn 时间: 2015-8-5 11:47
学习学习学习
作者: tools0303 时间: 2015-8-24 13:15
看来需要学习的还有很多很多.
作者: 122321955 时间: 2015-8-25 09:45
xuexiyixia
作者: zhwsh19841202 时间: 2015-11-12 15:37
Thanks for the data
作者: hmzecology 时间: 2015-12-22 15:27
看看内容是啥
作者: ui123 时间: 2016-1-12 16:09
Thanks for sharing
作者: 咖啡0826 时间: 2016-4-1 15:44
想看下面内容
作者: 鹧鸪清怨1989 时间: 2016-4-6 15:56
感觉很有用，值得去好好学习！
作者: fatcat1985 时间: 2016-4-8 17:13
支持一下，看看具体的应用方法
作者: zgriver 时间: 2016-4-25 01:03
谢谢分享知识
作者: 287120371 时间: 2016-4-28 19:11
来学习学习
作者: fuganggangxx 时间: 2016-5-3 09:37
谢谢分享，非常感谢
作者: zdp 时间: 2016-5-3 20:58
十分有用 感谢分享
作者: h_leizhao 时间: 2016-5-4 15:50
many thanks for sharing
作者: wslu365 时间: 2016-5-11 18:14
好文章，好好的学习一下
作者: daisuki 时间: 2016-5-12 13:08
好好学习，天天向上
作者: 大灰狼1981 时间: 2016-5-30 10:22
学习学习，多谢分享
作者: jingwei327 时间: 2016-6-1 14:39
不错，学习了。
作者: suitzh 时间: 2016-7-5 16:16
想继续看看哟
作者: patato111 时间: 2016-7-8 20:51
谢谢，受教了
作者: ssxz0512 时间: 2016-7-22 15:14
回归分析和DOE都同样用来建模，筛选因子，两者的最大的差别在哪里？
作者: leisilin 时间: 2016-8-9 15:29
感谢分享，学习了
作者: ljwscut 时间: 2016-8-9 21:53
多谢分享！
作者: 蓝色桔梗 时间: 2016-10-1 10:08
突破工具瓶颈的理想办法就是从“回归分析”的层次上升到“数据挖掘”的层次
作者: pingwu99 时间: 2016-10-5 20:02
不错，学习了。
作者: ui123 时间: 2016-10-6 21:42
支持一下
作者: hnhbjmp 时间: 2016-12-12 09:28
回归分析 数据挖掘学习，谢谢分享。
作者: pand2009 时间: 2016-12-25 18:16
我是新手 我来学习的
作者: 黄羊山客 时间: 2017-3-11 15:27
什么情况？数据挖掘的方法？
作者: 黄羊山客 时间: 2017-3-11 15:30
回复过了，还要再回复一次吗？
作者: xuzhan 时间: 2017-3-25 18:23
学习，刚好需要。
作者: wangtian4625 时间: 2017-7-14 21:55
库区内区内力气34
作者: wangtian4625 时间: 2017-7-14 22:04
我们公司还处于挖掘技术的初级阶段
作者: zhangdst 时间: 2017-8-19 23:06
谢谢分享，学习啦
作者: bsgroupwhx 时间: 2017-9-12 11:13
回归分析到数据挖掘，学习下
作者: tonysu 时间: 2017-10-7 22:22
要思考的角度要更多了
作者: calvinlbq 时间: 2017-12-26 09:51
thanks for sharing
作者: otorojmp 时间: 2018-2-1 22:13
想看看 學習
作者: kingdom2011 时间: 2018-2-5 10:11
感谢分享，感谢JMP平台提供机会学习、研讨~
作者: jackwyj 时间: 2018-2-28 17:05
学习来啦，感谢分享。
作者: ak47ok 时间: 2018-3-26 08:26
每次回帖、谢谢！辛苦了。
作者: sandwich 时间: 2018-3-28 15:48
thank you.
作者: wanshitian 时间: 2018-6-4 15:24
谢谢分享！
作者: mh123456789 时间: 2018-6-12 13:57
学习下，继续看下文
作者: xuhaidan 时间: 2018-6-12 16:31
好好学习天天向上
作者: jhwooo 时间: 2018-6-13 07:38
学习学习
作者: xufengyun 时间: 2018-7-26 14:38
好好学习天天向上
作者: 初学者小白 时间: 2018-7-27 10:59
支持，感谢分享
作者: wuy1 时间: 2018-9-13 00:06
很好，学习了
作者: lxs772432452 时间: 2018-9-13 09:22
谢谢楼主分享！！！
作者: tianlong0315 时间: 2018-9-18 13:32
先看看，谢谢
作者: lishu004 时间: 2018-12-4 16:02
回归分析，还是不太明白。
作者: 失落的军官梦 时间: 2019-3-21 18:07
虚心学习，自己还需要很长的路要走。
作者: phinikes 时间: 2019-5-31 09:13
谢谢楼主分享，学习中
作者: easonhsiao 时间: 2019-6-3 14:35
學習一下數據挖掘方法
作者: joyio 时间: 2019-6-3 16:05
好文，支持一个
作者: jinhualun 时间: 2019-6-25 12:12
学习一下，储备点能量
作者: jerrymouse 时间: 2019-6-26 10:20
数据分析，回归分析用得非常多，然而又很难。
作者: CS2019 时间: 2019-9-10 06:27
学习了真的不错
作者: johnsonzhan2016 时间: 2019-12-27 06:52
来学习了
作者: mountainboy 时间: 2020-2-6 19:55
谢谢！！！！
作者: Latitude 时间: 2020-2-19 18:28
好文。学习学习
作者: banana 时间: 2020-3-16 09:38
谢谢楼主。。。。。。
作者: deanwu 时间: 2020-3-18 11:34
学习一下 这块的知识比较欠缺
作者: Student 时间: 2020-6-26 16:50
不断学习中
作者: qinhui9981 时间: 2020-6-30 09:40
不错，学习了
作者: llovejmp 时间: 2020-7-23 16:39
thanks for sharing.
作者: 爵士股神 时间: 2020-7-24 15:40
回归分析”的层次上升到“数据挖掘”的层次
作者: JMPking 时间: 2020-7-30 08:10
说的很清晰，支持下
作者: Sonic 时间: 2020-8-10 15:36
非常感謝受用無窮
作者: mandeling 时间: 2020-9-17 23:42
学习下，
作者: yjycxf 时间: 2020-9-18 15:40
JMP 回归分析可以做到什么地步
作者: xinshcn 时间: 2020-9-25 14:39
简单的线性回归还行哦那个，高级回归不懂
作者: 丁十八 时间: 2020-9-25 16:33
谢谢分享，好好学习~
作者: kingchoice00 时间: 2020-10-11 11:21
不错，学习了
作者: wangsam 时间: 2020-12-17 15:18
消除上述隐患，突破工具瓶颈的理想办法就是从“回归分析”的层次上升到“数据挖掘”的层次。
作者: silverado 时间: 2020-12-29 16:14
近来才知道原来自己只是懂得JMP的皮毛，需要学习的地方太多了
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