葉榮懋;施武榮;徐芳玲;
頁: 157-176
日期: 2010/01
卷期: 17(1)
關鍵字: 決策樹;資料探勘;分類;啟發式方法;主成分分析;
Keywords: Decision tree;Data mining;Classification;Heuristic method;Principal component analysis;
摘要: 資訊科技的日新月異，資料的儲存與處理規模均與過去有相當大的差距。如何從龐大的資料量中擷取出有用的資訊以提供給決策者參考，一直是資料探勘領域裡所關注的重點。決策樹由於其運算容易，又能產生清楚的規則，使其成為資料探勘中最常用的分類技術之一。但是當處理的資...

引用     導入Endnote

董信煌;李慶章;
頁: 151-176
日期: 2009/04
卷期: 16(2)
關鍵字: 研究方法;因果解釋性研究;資訊系統影響;貝氏迴歸;模式選擇;
Keywords: Research methods;casual explanatory study;IS impact;Bayesian regressions;model selection;
摘要: 因果解釋性研究是實證研究中很重要的一種研究方法，在實證研究中學者常使用複迴歸方法來驗證研究模式並找到顯著因子。貝氏迴歸是一種不同於複迴歸的分析工具，它使用事後機率抽取樣本來做統計推論，由於馬可夫鏈蒙地卡羅演算法可以有效率依機率分佈來抽取樣本，貝氏迴歸...

引用     導入Endnote

林文揚;張耀升;
頁: 201-220
日期: 2005/04
卷期: 12(2)
關鍵字: 資料方體;資料倉儲;啟發式方法;線上分析處理;
Keywords: data cubes;data warehousing;heuristic method;OLAP;
摘要: 資料倉儲是針對決策支援系統的需求所發展出的新一代資料庫的觀念，其資料通常經由線上分析處理，提供管理者決策時的參考。為縮短查詢的時間，並提供使用者各個不同的觀察角度，這些資料通常在某一主題的關聯下，以多維度的資料型式儲存，稱為資料方體。資料方體選取的問...

引用     導入Endnote