發(fā)信人: GzLi (笑梨), 信區(qū): DataMining
標(biāo)  題: Re: 時間序列挖掘與統(tǒng)計
發(fā)信站: 南京大學(xué)小百合站 (Tue Dec  3 11:02:36 2002), 站內(nèi)信件


我的看法，首先統(tǒng)計方法適合有先驗概率模型的數(shù)據(jù)或者有大量樣本的數(shù)據(jù)，
統(tǒng)計不適合沒有先驗知識的小數(shù)據(jù)，這樣很不準確。
其次，dm是一個概念，它的對象可以適合任何數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，針對不同的數(shù)據(jù)選擇不同
的挖掘算法。可以在dm中利用統(tǒng)計的算法來解決問題。

我認為時間序列的數(shù)據(jù)挖掘跟統(tǒng)計不是一回事。統(tǒng)計是一門基礎(chǔ)學(xué)科，可以在數(shù)據(jù)挖掘中
扮演一類算法的角色。而相對的，數(shù)據(jù)挖掘是一門面向應(yīng)用的學(xué)科。
最近，我剛看到一篇博士論文，講股票市場的數(shù)據(jù)挖掘，它用的不是統(tǒng)計方法，主要是
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，和混沌分形的方法。
而作為一種流行的方法，SVM已經(jīng)在時間序列數(shù)據(jù)的建模中表現(xiàn)出了較好的性能。

以上是我的看法，歡迎討論。

【 在 helloboy (hello) 的大作中提到: 】
: 其實不必要和統(tǒng)計區(qū)分，統(tǒng)計適合小數(shù)據(jù)。
: dm適合于海量數(shù)據(jù)挖掘。可以利用統(tǒng)計中的有關(guān)技術(shù)去執(zhí)導(dǎo)設(shè)計dm算法設(shè)計。
: 【 在 JoyZhang (Joy) 的大作中提到: 】
: : 請問時間序列方面的數(shù)據(jù)挖掘在中國為什么不是很多
: : 如果我想從事這方面的論文研究，如何能與統(tǒng)計系區(qū)分開來
: : 上次我特地去請教統(tǒng)計系剛剛在香港大學(xué)做完時間序列博士論文的博士，他說我們?nèi)?.
: : 計功底不是很強的話，不適合自己一個人做，能否提點建議，非常感謝


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