时空数据挖掘推算数据动员(李晓天这个名字怎么样)
其他系统数据怎么清理
iphone删除其他系统数据的方式方法，以iphone7手机为例：
1。打开iphone7手机界面，在iphone7手机桌面上找到设置图标，点击进入，如下图所示。
2。进入iphone7手机设置界面后，点击进入通用，如下图所示。
3。进入iphone7手机通用界面后，点击进入还原，如下图所示。
4。进入iphone7手机还原界面后，点击进入抹掉所有内容和设置，如下图所示。
5。进入iphone7手机抹掉所有内容和设置界面后，点击抹掉iPhone，就能够删除iPhone里的全部数据了，如下图所示。
1。first of all要找到手机设置，紧接着点击进去，如下图所示：
2。接着点击其它设置，如下图所示：
3。紧接着点击存储空间，如下图所示：
4。接着点击其他，如下图所示：
5。紧接着点击编辑，如下图所示：
6。最后将那些要删掉打勾，如下图所示：
7。紧接着点击删除，如下图所示：
找到手机设置紧接着点击进去，接着点击其它设置，点击存储空间，接着点击其他，紧接着点击编辑，最后将那些要删掉打勾，紧接着点击删除即可。
数据系统由数据获取、数据存储、数据更新、数据流通和数据挖掘5部分组成的依照不同的层次分布式存储而成的系统。如此便可以快速地、完整地、形象地、变尺度地了解各式宏观和微观的情形，并完全发挥这几个数据的效果。
数字地球的数据具有无边无缝的分布式数据层结构，包括多源，多比例尺，多分辨率的、历史和现实的、矢量和栅格格式的数据。这几个数据通过图像、图形、图表、文本报表等形式分别提供全球或区域范围的数据、信息、知识方面的服务。
有关信息
数字地球的信息获取需要空间分辨率高达1米的对地观测数据，这是数字地球的最要紧的关键技术之一。这几个数据通过高速宽带互联网实现信息的流通与分享，并且通过提炼、优选和深加工，为各式剖析应用提供有效信息。这亦即数据挖掘，它是数字地球的至关重要的终端环节。
数据挖掘本身是一项特别繁琐的高新技术和系统工程，需要有展现科学规律的概念模型设计，便于运用的电脑软件系统，能够实现时空多维显示的技术，具备虚拟环境的功能。通过数据挖掘，我们将能够更佳地认识和剖析所观测到的海量数据，从里边找出规律和知识。
各国国防动员对信息化战争的注重和重视有哪些展现
各国的国防对应援，对信息化战争的注重和重视展现在各个方面，例如对人才的战争，注重和重视对科技武器的注重和重视。动员因战而生，向战而行。随着科技剪掉鞭子的勇猛发展，一批作战效能极高的新型作战力量走上了战争舞台，促使信息化战争形态和作战样式发生了本质改变，国防动员的理念、需求和方式等也必将随之发生根本性转变。怎样破除思想藩篱，最大限度地发挥新时代国防动员的战略功能？怎样创新方式，形成适应未来联合作战的大国动员模式？怎样抢占未来制高点，建立起强大的服务实战的新型动员支撑体系？这几个皆有待我们去思考解答。
强化体系动员，在解构
与建构中增强“内动力”
未来信息化战争，不但是军事实力的对抗，更是综合国力的比拼，而在其背后一定是体系与体系的较量。谁激活了体系的优势，谁就能取得战争的主动。新时代国防动员，地位作用和内容形式发生了根本性改变。支援保障的军种对象从以lujun为主向诸军兵种拓展；支援保障的战场空间从以陆战场为主向陆海空天电网多维空间拓展；支援保障的范畴范围从传统范畴向新型范畴拓展；支援保障的作战层级从战役战斗向战略层级拓展；支援保障的组织实施也从多轨并行向统筹一体转变。这几个超越守旧的支援保障行动，已然表明信息时代的国防动员是复杂的系统工程，是巨大无比的支援保障体系。于是，要在资源、需求、供给、调配等多种要素中寻求最佳组合与构架，破除传统思维、解构旧有分范畴动员模式。要紧贴未来联合作战需求完成模式重构，建立基于人员流、信息流、物资流为主体的动员保障模式，在高效流转和有机融合中实现体系优化，增强系统内动力；要打破各范畴各自为战、自成体系的格局，立足战争进程做预测推算，着眼作战目的强准备，聚焦作战行动搞保障，切实运用体系化思维思考方式全面统筹动员国家行业系统力量、重要战略资源、大型民用装备、高新技术人才等，确保一旦需要能够用得上、起作用。
实施精确动员，在精算
与细算中构建“耦合器”
在信息化条件下联合作战日趋精确，“精确用兵、精确打击、精确保障”成为突出特点。这就决定了现代战争国防动员必须走精确准确化动员之路，努力实现动员过程最优化、军事效益最大化。联合作战参战军种多、战场广阔、技术性强，同时伴随着高强度、快节奏以及巨大无比的物资消耗，致使动员保障任务异常繁重艰巨。因此讲，机械化战争时代那种“车水马龙、人山人海、多多益善”的传统动员方式，难以适应信息化条件下瞬息万变的复杂战场。信息化战争动员保障的节奏时效已从临战急动向随战随动转变；动员保障的供给要求也从超量模糊供应向按需精确保障转变。这就要求我们必须基于任务、态势、需求来精确筹划和动态调控，运用科学的思维思考方式，引入先进技术手段，进行模拟推演和大数据剖析，分阶段、全要素、高时效预测推算可能的动员需求，动态优化动员保障方案。尤其是要在“精算”“细算”“深算”上下功夫、搞动员，精确准确掌握、剖析、转化和调动国防动员潜力资源，全方位提升动员和对接的精确性，实现需求端和供应端的精确准确对接。力求用最小的保障资源满足最大的保障需求，以最低的风险和代价达到完成最友好的保障效益，实现动员保障与作战行动的无缝衔接、深度融合，使得精确动员保障成为战斗力提升的有力“”。
突出科技动员，在有形
和无形中锻造“聚能环”
科技剪掉鞭子深刻作用与影响着作战方式和世界军事发展走向。当前，随着科学技术尤其是前沿性、颠覆性技术在军事范畴的广泛运用，引发了战争形态和作战方式的剪掉鞭子性变化，日益成为作用与影响战争胜负的关键原因，也日趋成为信息化战争动员的重点。信息化战争的动员对象将由传统人力动员向科技动员转变，能力结构将由有形的实物储备向无形的科技储备转变。可以预见，未来军事范畴科技主导权的争夺将会更加激烈。当前世界各主要大国正积极适应新变化，推进变革转型，研究怎样将无形的优质科技潜力转化为有形的战争实力，以此抢占军事科技创新的战略新高地。于是，谁掌握了先进的科学技术，并能迅速动员集聚形成威慑力、战斗力，谁就将成为传统优势的“颠覆者”，成为未来大国博弈和军事斗争中“主宰者”。这就要求，要牢固树立科学技术是核心动员力的理念，主动发现和培育可用于部落作战的前沿尖端技术，灵敏捕捉军事能力发展的潜在增长点，增强科技动员的针对性、有效性、主导性。要大力推动科技强军，加强科技创新，打牢科技动员基础，加快国防动员建设向质量效能型和科技密集型转变。发挥举国体制的优势，加强军政军民军地合作，将最先进的民用科技使用于军事范畴，将分散在老百姓中的科技人才和资源集聚起来，提高科技动员对打赢战争的支撑度和贡献率。
创新智能动员，在应急
和应战中激活“新引擎”
未来战争是信息化程度较高的联合作战，是军地联动、军民一体、前后方界限模糊的“混合战争”，是战略、战役、战术行动界限模糊，时间要素凸显，发现即摧毁的“秒杀”行动。而这里边 的关键引擎便是正在脱颖而出的智能技术。战争用其新的面貌和姿态改变着我们的认知，也促使着国防动员范畴的变革风起云涌。智能化动员时代已经悄然来临，正以加速度走向战争前台、成为重要组成部分，参加到联合作战的全过程、全要素、全时空，并演化成信息化战争中的关键要素和战争胜负的重要“命门”。于是，在认知、把握和应用的过程中，要科学审慎地完成“智能+”动员模式的设计与建构，既要防止因思维理念滞后、信息壁垒障碍、人才资源匮乏等因素带来的制约和作用与影响，更要力避把手段的信息化等同为体系的智能化。要不断解放思想，树牢智能化理念，科学将模型建立、数据挖掘、仿真测试等现代化手段和先进的智能技术融合渗透到国防动员范畴的各个方面，不断提高国防动员的科学化、系统化、规范化和智能化水平，力求最大限度将智能化技术手段和潜力资源迅速动员集聚形成更加高效的保障力和强大的战斗力，这不但是对未来战争规则的主动适应和设计，更是在未来信息化联合作战中赢得先机和主动的关键。
探索合作动员，在借力与聚力中培塑“同心圆”
全球化时代，国际之间、地区之间、企业之间的合作日趋紧密，区域内甚至全球范围内的物资、技术、人才、装备等重要资源的调配流转更为便捷顺畅，这是经济社会发展的必然趋势，也为国防动员提供了更为广阔的平台。未来我们坚持共同、综合、合作、可持续的安全观，秉持正确义利观，营造平等互信、公平正义、共建分享的安全格局，在力所能及的范畴内向国际社会提供更加的多公共安全产品，积极其维护世界和平安稳定定、构建人类命运共同体贡献力量。这就要求我们放眼全球，将动员资源向海外拓展，将资源保障向国际聚焦。可以预判，国际合作动员和战略预置的必要性、重要程度将不断提高，动员保障模式也逐渐会从依托本土和当地为主向海外拓展。于是，要加紧建立和完善合作动员体系，依照目标一致、优势互补、资源分享、同步响应的原则，使人才、资源、技术和能力在协同互联网中多向流动，不断产生协同作用而达到创新、多能、高效的意图。通过合作动员，可以有效提升国家间、地区间应对突发事件的能力。因此讲在未来的动员保障行动中，要以全球视野、战略思维、开放眼光，超前预判未来，要善于从战争形态变化和国际战略格局剖析中，来统筹把握合作动员能力的建设，要追随时代、瞄准世界、紧盯发展，积极打造国际间合作动员生态链，培育合作动员生态圈，常备不懈抓好国防动员准备，为实现强国梦、强军梦提供强大支撑
时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究
随着时空信息数据的大规模增长，数据挖掘理论的不断发展，时空数据挖掘已经成为计算机界及地理信息系统专业人士学者钻石的热点。时空数据模型是时空数据挖掘的核心和基础，因此时空数据模型的研究具有重要的意义
新数据在城市规划与研究中的应用进展
引言
信息通讯技术的迅速发展促进了大量新数据的涌现。由大数据和开放数据构成的新数据环境正逐渐形成，为城市研究和规划设计带过来了全新的机遇与挑战。区别于过去守旧的统计年鉴等数据，本文提及的“新数据”特指十年前未被普遍使用的数据。
新数据在成为规划行业重要工具的同时作用与影响着规划理念的创新。自2013年以来，有关数据在规划中应用的研究思潮如雨后春笋般出现，诞生了如“大数据与小规划”、“众筹众包众创”、“微时代与云规划”、“数据增强设计”、“大模型”等思潮。基于新数据开展规划剖析、规划评估、辅助设计和模拟预测推算变成了技术视角的规划转型主要 探索 方向。
篇幅有限，本文主要采用近几年所进行的研究与应用作为案例。
数据获取、管理与平台
2、1 数据获取
2、1、1数据类型与特征
first of all对大数据和开放数据进行辨析。开放数据（open data）指的是一种经过挑选与许可的，不受著作权、专利权以及其他管理机制所限制的，开放给 社会 公众自由出版使用的数据。大数据追溯于21世纪以来网络信息技术的发展。目前关于大数据较为广泛认可的是应具有“5V”特征——Volume（数据量），Variety （多样性），Velocity（速度），Veracity（真实性），Value（价值）。大数据种类多且价值高，但真真正正投入规划行业使用的数据类型却相对较少，主要有公交卡数据、LBS数据、浮动车数据及手机数据等。
大数据与开放数据共同构成了眼下的新数据环境。受限于数据获取成本与途径等各式原因，目前存在着“大数据不开放，开放数据不大”的现象，制约了城市研究及规划实践对数据的获取与运用。
2、1、2新数据在城市规划中的价值
（一）城市基础数据覆盖范围的扩大
（二）编制手段的革新
（三）参加方式的扩充
2、1、3新数据获取的 探索
2、2 数据管理
针对不同数据源，需要运用不同类型数据库进行存储。其中结构化数据主要运用守旧的关系型数据库如Oracle、MySql、SQL Server等，半结构化数据则采用非关系型数据库如HBase等，非结构化数据则需采用Text、HDFS等进行储存。对于数据量较大的新数据，如公交刷卡数据、LBS位置数据等，需要开发专门的平台进行管理。此外还有较常常见到的为大数据行业普遍使用的Hadoop、Spark等大数据管理平台。但这几个平台并 不是针对规划行业搭建的数据管理平台，由此在应用前还need作对应的改造。
2、3 数据平台
现在已经有各种各样的规划数据平台为不同组织所运用，其组织构成框架大同小异，主要包括数据处理平台、规划应用平台、城市画像平台及规划支持平台四多数（表1）。
目前，专门针对规划行业的综合数据平台正不断兴起。人迹地图规划剖析平台、徐霞客计划、BCL数据分享平台是其中较为典型的三类（表2）。它们使用了不同的数据源，具有不同的应用范畴，但均具有数据处理、城市研究与规划支持的功能意义。
城市研究
3、1 城市研究新范式
伴随着时空尺度的扩展，新数据为城市研究带过来了新范式，龙瀛等将其提炼为“大模型”。 “大模型”是一种在大范围地理区域上建立的相对精细尺度的城市、区域剖析与模拟模型。与传统城市与区域模型相比，大模型由大规模数据驱动，能够兼顾研究精度与尺度（图2右：大空间、细精度）。
在应用方面，“大模型”目前主要有以下几个方向：一是进行大中小各式尺度城市的剖析（图3）；二是从人的视角进行精细化剖析与模拟（图4）；三是将城市内尺度总结的指标与宏观城市指标进行计量剖析，以丰富城市理论（图5）。
3、2 基于开放数据的研究
针对不同的开放数据，城市研究者展开了不同的研究。如开放数据、微博数据、LBS数据等等。总体来讲，尽管业内已有一定技术积累与学术成果，但基于开放数据的研究仍处于起步阶段。因为数据精确度与数据量大小问题，该范畴的研究仍有较大的发展提升空间。
3、3 基于大数据的研究
业内主要运用到的大数据有公交一卡通刷卡记录数据、手机信令数据、智能手机LBS数据等。这种数据追溯于基于智能卡的公共交通自动计费系统，它记录了持卡者的出行行为，并且也在个体维度揭示了城市空间的使用模式。其次是手机信令数据。手机信令数据可以在落实到个体的时空行为精度基础上兼顾更广的覆盖范围，是一种近乎全样本、全覆盖的数据。此外还有通过与TalkingData合作获得的基于智能手机APP采集的LBS和用户标签数据等。
规划应用
4、1 认识城市规律——理解
不过，尽管新数据拥有很多优点，仍存在数据有偏性明显、缺乏个体 社会 经济属性等不可规避的缺陷。新数据虽长于剖析城市现象中的特点关系，却短于揭示现象背后的缘故。
4、2 规划编制——创造
龙瀛与沈尧在 “大模型”的基础上提出了“数据增强设计”（DAD，Data Augmented Design）。它是一种以细尺度设计为基础，同时对各个尺度效应进行精确准确了解与评估的设计模式，是“大模型”理念在规划设计方面的深化与发展。它以定量城市剖析为驱动，通过数据剖析、建模、预测推算等手段，为规划设计的全过程提供调研、剖析、方案设计、评价、追踪等支持工具（图6），来提升设计的科学性，激发规划设计人员的创造力。
DAD从根本上与过去的计算机辅助设计（CAD）及地理信息系统（GIS）一致，是一种新的规划设计辅助方式。其设计框架主要由大尺度城市设计的时间、空间与人三维度构成（图7）。其中，每个维度皆可以细分为尺度与粒度两个描绘指标（图8），并可以在尺度与粒度间自如调度。
在具体实践方面，DAD理念已在增量设计案例北京副中心和雄安的总体城市设计及存量设计案例上海城市设计挑战赛中得到应用。对于增量设计来讲，DAD可起到 探索 规律、辅助设计的效果。其中，“城市生长基因”方法可以使用于数据稀缺场地，如北京副中心城市规划设计。借鉴“城市生长基因”，该项目从 历史 数据中 探索 “城市生长基因”，从而对北京未来城市形态和活力展开定量剖析与预测推算。此外，该项目还通过 探索 其他目标相似的城市“生长基因”，从中汇总一般性规律并提取模式，以支持新区设计方案的评价和优选（图9）。
对于存量设计来讲，DAD还不错提供有用且助于沟通协作的信息平台。以曹哲静等人在上海衡复城市设计竞赛中的作品为例。该项目的基地在上海衡复 历史 街区，涉及多主体、多产权、多价值观的碰撞与融合。因而该项目在多维数据的帮忙下搭建了测度空间数据的动态反馈平台，沟通了设计主体与客体，为空间干预制造了反馈机制。
4、3 规划设计评价——评估
城市规划云平台：存量设计时代新的规划形式与技术基础
5、1 规划行业未来方向：数据平台支持下的人本主义存量规划
数据化与平台化对规划行业的剪掉鞭子性意义不用多说，怎样顺应并利用DT（Data Techonology）时代成为规划行业内部亟待自我升级与变革的关键命题。如今，传统规划院的部分业务已具备平台化的条件，具有经济价值的案例业已出现。北京市城市规划设计研究院搭建的城市规划云平台CITYIF正所谓其中一例。
5、2 城市规划云平台的内容与组成
城市规划云平台是北京市城市规划设计研究院于2014年搭建的服务于、市民、规划师的云平台。该平台可分为数据云平台、智慧云平台和动力云平台三个部分，目的在于实现数据汇集、智慧汇集和动力汇集三大功能。
（一）数据云
数据云的任务是实现网络上微小元素的集成，包括所有新数据以及提供驱动新数据的技术、工具和应用系统。
（二）智慧云
智慧云的任务为构建规划师之间智慧汇集与共享的平台。目前，已有微博、电话、互联网论坛、虚拟社区等共享平台。智慧云的任务是在这几个平台的基础上建立知识库与智库。
（三）动力云
动力云旨在实现规划众包、动力汇集与公众参加的全 社会 化与全过程化。云平台将促成更加的多自下而上的微动力通过汇聚。它是自上而下与自下而上的联系平台，更是各方面各层次动力的汇集平台。
结论与建议
6、1 收获与经验
正如前文所述，新数据已应用在城市规划与钻石的方方面面。对于城市规划来说，新数据既是资源 探索 ，更是研究范式，还引发了理念创新，在实践中形成了应用系统。下面将对近几年在这些方面的收获与经验进行简单容易的汇总：
（一）资源 探索
新数据对于城市规划与研究来讲，first of all是一种资源。相比于传统数据来讲，新数据具有样本量大、动态性、时效性、精细化、多样化等特点，在个体行为捕捉、样本容量、研究尺度、趋势预测推算、规律发现等方面更具优势。经过几年的 探索 ，业内掌握一定的智能取得多源数据的技术方法。对于规划行业怎样与网络公司合作等现实问题上也有一定的思考成果。
（二） 研究范式
除了资源外，新数据同样为城市研究带来范式革新。基于新数据环境，笔者将新数据驱动下产生的城市研究新范式提炼为“大模型”。“大模型”能兼顾钻石的尺度与粒度，于是它在保证研究粒度的前提下，为城市定量研究带过来了尺度的拓展。
（三） 理念创新
伴随着新数据在城市规划实践中的应用，一些新的理念诞生，如数据增强设计（DAD，Data Augmented Design）、人本尺度城市形态（human-scale urban form）、街道城市主义（Street Urbanism）以及图片城市主义（Picture Urbanism）等。这几个理念在实际的规划设计中也已有所应用，如北京副中心城市规划设计、雄安总体城市设计及上海城市设计挑战赛衡复 历史 片区更新改造等。在实践中更是诞生了如“城市生长基因”等可直接使用于规划设计的理念细分。
（四）应用系统
基于新数据的规划综合应用平台同样是规划行业拥抱新数据的收获与积累。其中，北规院搭建的城市规划云平台CITYIF是较典型的一例。此系统实现了规划师、及市民的在线互动，是真真正正意义上基于“网络+”与多源数据的公众参加辅助平台。
6、2 教训
新数据为城市规划与研究带来新视角、新动力的并 且，也因为数据使用不规范带过来了一系列经验教训。在城市研究方面，主要面临的教训是数据使用方法不当产生的“大错误”及一系列道德伦理问题。first of all是数据质量及使用方法，如数据收集失真、数据缺失、数据不具备表现性、一致性及可靠性等问题能给人带来的“大错误”（big error）；其次是伦理道德、个人隐私的问题。在城市规划实践范畴同样显现了盲目使用数据，为数据而使用数据的现象，方法严谨性的考究不足使得最后的结果良莠不齐。
总体来讲，如此问题的产生与不科学、不规范的数据收集与处理过程有关。不能科学使用数据，就无法科学指导城市规划研究与应用，所以我们必须从中吸取以下几点教训：（一）数据处理、剖析方法的科学性；（二）数据供应方的合作模式；（三）不能完全摒弃传统数据采集方式；（四）数据的多源校验；（五）研究伦理的审查。
6、3 对未来发展的判断
新数据环境为存量设计时代中的精细化人本主义规划提供了支持，规划行业头一次具备了进行人本主义规划实践的条件。然而当下利用新数据所进行的城市研究与规划应用多还处于现象描述、特征提取阶段。未来对新数据的进一步运用势必需要进一步的数据挖掘与剖析方法进步。在下一阶段，机器学习与人工智能介入城市规划行业势在必得。
由此在此背景下，规划行业改革迫在眉睫。这种改革不同于往日引进CAD、GIS之类的技术革新，而是从方法论上重新构建城市规划的论理基础、编制办法、技术指标与评价体系。不过这种改革单凭规划师群体难以实现，因而整个规划行业也要做好开放与联合行业外资源的准备。
笔者有理由相信，在不久的未来，大数据将不再是少数具有数据科学技能的城市研究者的专属物，而是像CAD和地形图一样每个规划师都会用，能投入生产的生产资料。而此亦为数据时代下城市规划行业的自我变革与更新结果。
图神经互联网应用变体(时空数据挖掘二)
Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting（NIPS2020）
背景：希望结合GFT和DFT的优点，完全在光谱范畴对多元时间序列数据进行建模。first of all应用GFT将结构多变量输入转换为光谱时间序列预示，而不同的趋势可以分解为正交的时间序列。利用DFT将每个单变量时间序列转移到频域。 经过GFT和DFT之后，光谱预示变得更加容易被卷积和序列建模层识别。此外，在端到端框架中加入了一个潜在相关层来自动学习序列间的相关性，因此它不需要多元相关性作为先验
5 Experiments
时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究
利用数据挖掘进行数据剖析常用的方式方法主要有分类、回归剖析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差剖析、Web页挖掘等， 它们分别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一组数据对象的共同特点并依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某个给定的类别。它真的可以应用到顾客的分类、顾客的属性和特征剖析、顾客满意度剖析、顾客的购买趋势预测推算等，如一个汽车零售商将顾客依照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就能够将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的顾客手里，从而大大增添了商业机会。2。回归剖析回归剖析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特点，产生一个将数据项映射到一个实值预测推算变量的函数，发现变量或属性间的依靠关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测推算以及数据间的相关关系等。它真的可以应用到市场营销的各个方面，如顾客寻求、保持和预防顾客流失活动、产品生命周期剖析、销售趋势预测推算及有针对性的促销活动等。3。聚类聚类剖析是把一组数据依照相似性和差别性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它真的可以应用到顾客群体的分类、顾客背景剖析、顾客购买趋势预测推算、市场的细分等。4。关联规则关联规那么是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即依据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互之关联联系。在顾客关系管理中，经过对企业的顾客数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有意思的关联关系，找出作用与影响市场营销效果的关键因素，为产品之定位、定价与定制顾客群，顾客寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和预测推算等决策支持提供参考根据。5。特征特征剖析是从数据库中的一组数据中提取出关于这几个数据的特点式，这几个特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员经过对顾客流失因素的特点提取，能够得到致使顾客流失的一系列原因和主要特点，利用这几个特征可有效地预防顾客的流失。6。变化和偏差剖析偏差包括很大一类潜在有意思的知识，如分类中的反常实际案例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差异。在企业危机危难管理及其预警中，管理者更有兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各式异常信息的发现、剖析、识别、评价和预警等方面。7。Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，经过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行剖析，收集、经济、条文、科技、金融、各式市场、竞争角逐对手、供求信息、顾客等相关的信息，专注精神剖析和处理那些对企业有重大或潜在重大作用与影响的外部环境信息和内部经营信息，并依据剖析结果找出企业管理过程中出现的各式问题和可能引起危机危难的先兆，对这几个信息进行剖析和处理，以便识别、剖析、评价和管理危机危难。
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时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究
利用数据挖掘进行数据剖析常用的方式方法主要有分类、回归剖析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差剖析、Web页挖掘等， 它们分别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一组数据对象的共同特点并依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某个给定的类别。它真的可以应用到顾客的分类、顾客的属性和特征剖析、顾客满意度剖析、顾客的购买趋势预测推算等，如一个汽车零售商将顾客依照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就能够将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的顾客手里，从而大大增添了商业机会。2。回归剖析回归剖析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特点，产生一个将数据项映射到一个实值预测推算变量的函数，发现变量或属性间的依靠关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测推算以及数据间的相关关系等。它真的可以应用到市场营销的各个方面，如顾客寻求、保持和预防顾客流失活动、产品生命周期剖析、销售趋势预测推算及有针对性的促销活动等。3。聚类聚类剖析是把一组数据依照相似性和差别性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它真的可以应用到顾客群体的分类、顾客背景剖析、顾客购买趋势预测推算、市场的细分等。4。关联规则关联规那么是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即依据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互之关联联系。在顾客关系管理中，经过对企业的顾客数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有意思的关联关系，找出作用与影响市场营销效果的关键因素，为产品之定位、定价与定制顾客群，顾客寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和预测推算等决策支持提供参考根据。5。特征特征剖析是从数据库中的一组数据中提取出关于这几个数据的特点式，这几个特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员经过对顾客流失因素的特点提取，能够得到致使顾客流失的一系列原因和主要特点，利用这几个特征可有效地预防顾客的流失。6。变化和偏差剖析偏差包括很大一类潜在有意思的知识，如分类中的反常实际案例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差异。在企业危机危难管理及其预警中，管理者更有兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各式异常信息的发现、剖析、识别、评价和预警等方面。7。Web页挖掘随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，经过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行剖析，收集、经济、条文、科技、金融、各式市场、竞争角逐对手、供求信息、顾客等相关的信息，专注精神剖析和处理那些对企业有重大或潜在重大作用与影响的外部环境信息和内部经营信息，并依据剖析结果找出企业管理过程中出现的各式问题和可能引起危机危难的先兆，对这几个信息进行剖析和处理，以便识别、剖析、评价和管理危机危难。
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犯罪时空轨迹分析解读案例报告及讲评
几率有点高！！！不过 也不绝对～假如孩子特别的聪明，特别懂事儿，而且还无比的孝顺，学习能力相当强，这就表明这个孩子是来报恩的。力量英雄 青龙套敏捷英雄 项羽套智力英雄 朱雀套 其他别的坐骑 附属装备是通用的
