最新決策樹模型 QUEST

1、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組決策樹模型決策樹模型 -quest 報(bào)告人：李福娟報(bào)告人：李福娟指導(dǎo)教師：謝邦昌指導(dǎo)教師：謝邦昌時(shí)間：時(shí)間：2007年年11月月20日日統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine的決策樹模型的決策樹模型 決策樹(decision tree)模型，也稱規(guī)則推理模型 通過對訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)，建立分類規(guī)則 依據(jù)分類規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對新樣本的分類 屬于有指導(dǎo)(監(jiān)督)式的學(xué)習(xí)方法，有兩類變量： 目標(biāo)變量(輸出變量) 屬性變量(輸入變量) 決策樹模型與一般統(tǒng)計(jì)分類模型的主要區(qū)別

2、 決策樹的分類是基于邏輯的，一般統(tǒng)計(jì)分類模型是基于非邏輯的 基于邏輯是指通過對屬性變量值的布爾比較來實(shí)現(xiàn)分類判斷統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine的決策樹模型的決策樹模型 決策樹模型的特點(diǎn)優(yōu)勢： 推理過程容易理解，決策推理過程可以表示成if、then的形式 推理過程完全依據(jù)屬性變量的取值特點(diǎn) 可自動(dòng)忽略對目標(biāo)變量沒有貢獻(xiàn)的屬性變量，也為判斷屬性變量的重要性，減少變量數(shù)目提供參考統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine的決策樹模型的決策樹模型 決策樹模型的主要算法：決策樹

3、模型的主要算法： c&rt c5.0 chaid quest統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組quest算法算法 quest：quick unbiased efficient statistical tree 它是 loh和shih1997年提出的建立決策樹的一種二元分類方法。 quest算法也主要涉及分支變量和分割值的確定問題，但它將分支變量選擇和分割點(diǎn)選擇以不同的策略進(jìn)行處理 它的運(yùn)算過程比cr更簡單有效。統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組要求要求 屬性變量（輸入變量）分類型變量、數(shù)值型變量

4、 目標(biāo)變量（輸出變量）必須是二值分類型變量(如果是多值的轉(zhuǎn)化成二值的),建立二叉樹 模型中涉及到的順序變量必須存儲為數(shù)值型 該模型中不可以應(yīng)用權(quán)數(shù)變量統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組確定分支變量確定分支變量 分別檢驗(yàn)各屬性變量對目標(biāo)變量的獨(dú)立性。 如果屬性變量為定類的，則采用卡方檢驗(yàn) 如果屬性變量為定距，則采用f檢驗(yàn) 選擇p-值最小且小于顯著性水平的屬性變量作為當(dāng)前的最佳分支變量統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組確定分支變量確定分支變量 如果最小的p-值尚未小于顯著性水平： 在f檢驗(yàn)檢驗(yàn)中，意味著在水

5、平下目標(biāo)變量不同分類下屬性變量的均值不存在顯著。此時(shí)，應(yīng)利用levenef檢驗(yàn)其方差。選擇方差齊性最不顯著的變量可作為當(dāng)前的分支變量 否則，該樹節(jié)點(diǎn)無法再分支統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組 當(dāng)前分支變量是定距的當(dāng)前分支變量是定距的 如果目標(biāo)變量有兩個(gè)以上的分類水平，則應(yīng)首先將其合并為兩個(gè)超類(目標(biāo)變量的預(yù)處理) 分別計(jì)算目標(biāo)變量不同分類下當(dāng)前分支變量的均值 如果各均值沒有顯著差異，則將權(quán)重最大(該組包含的樣本個(gè)數(shù)最多)組所對應(yīng)的屬性變量值作為一組，其余為另一組 如果各均值存在顯著差異，則利用2-means聚類將樣本聚成2類(初始類中心為兩個(gè)極均

6、值)，從而使將目標(biāo)變量值合并成兩類(多分類問題轉(zhuǎn)換為二分類問題)確定分割值確定分割值統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組確定分割值確定分割值當(dāng)前分支變量是定類的當(dāng)前分支變量是定類的先將定類分支變量轉(zhuǎn)化為定矩變量 將該分支變量轉(zhuǎn)換為啞變量組,依據(jù)目標(biāo)變量,建立若干個(gè)判別函數(shù),并取第一個(gè)典型判別函數(shù)(特征根最大) 計(jì)算各樣本在第一個(gè)判別函數(shù)坐標(biāo)上的值,作為值再依據(jù)前述定距分支變量的方法處理 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 市場研究案例 一個(gè)有限電視公司做了一項(xiàng)市

7、場調(diào)查以了解哪些用戶會訂閱某種交互式的新聞服務(wù)。 選擇的變量有：年齡(age)、性別(gender)、受教育程度(educate)、收入水平(inc)、每天看電視時(shí)間(tvday)、家庭擁有孩子個(gè)數(shù)(childs)。（newschan.sav ）統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用可以通過連接并執(zhí)行輸出節(jié)點(diǎn)table查看數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖

8、掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 設(shè)置變量類型設(shè)置變量類型輸入變量輸出變量統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 建立建立quest決策樹模型（決策樹模型（modeling-quest) 建立一個(gè)quest結(jié)點(diǎn)與源數(shù)據(jù)相連，然后右擊對quest結(jié)點(diǎn)進(jìn)行編輯統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 quest節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)的model選項(xiàng)選項(xiàng)分割數(shù)據(jù)集 訓(xùn)練樣本 檢驗(yàn)樣本模式generate mo

9、del直接給出最終模型；launch interactive session可以逐層建立，修改和刪除節(jié)點(diǎn)。use tree directives指定任意層節(jié)點(diǎn)的分割方式或子節(jié)點(diǎn)數(shù)最大樹深 自定義判別樹的最大層數(shù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 quest節(jié)點(diǎn)的高級（節(jié)點(diǎn)的高級（expert）選項(xiàng)框）選項(xiàng)框最大替代數(shù)：當(dāng)某記錄有缺失值時(shí)，quest會根據(jù)與其相似的記錄所歸入節(jié)點(diǎn)的取值進(jìn)行替代分裂的顯著性水平：設(shè)定分裂標(biāo)準(zhǔn)， 越小，則樹的分叉越少終止條件修剪樹：use standard error rule

10、刪除分類不純的節(jié)點(diǎn)先驗(yàn)概率統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 分類回歸樹節(jié)點(diǎn)終止選項(xiàng)分類回歸樹節(jié)點(diǎn)終止選項(xiàng)終止法則決定何時(shí)終止分割樹的具體分支設(shè)置最小分支數(shù)目以避免分割出過小的子群使用百分?jǐn)?shù)：按照占整個(gè)訓(xùn)練集的百分比來指定大小使用絕對值：用絕對記錄數(shù)來指定大小 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 先驗(yàn)概率先驗(yàn)概率(priors)選項(xiàng)選項(xiàng)在根本不知道預(yù)測值前對每個(gè)可能的目標(biāo)域值所做的概率估計(jì)。based on trai

11、ning data 先驗(yàn)概率基于各類在訓(xùn)練集中的相對次數(shù)equal for all classes各類的先驗(yàn)概率指定為1/k，k為目標(biāo)類數(shù)custom自定義，要求：所有類的先驗(yàn)概率總和為1。 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 quest節(jié)點(diǎn)的成本節(jié)點(diǎn)的成本(cost)選項(xiàng)選項(xiàng) 錯(cuò)誤歸類矩陣顯示預(yù)測類和實(shí)際類每一個(gè)可能組合的損失，所有預(yù)設(shè)為1 選擇use misclassification costs可以自定義損失值統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組cleme

12、ntine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 執(zhí)行執(zhí)行quest節(jié)點(diǎn)節(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 決策樹的生長和修剪決策樹的生長和修剪 顯示標(biāo)簽值生長并修剪樹統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)確定的分支變量通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)確定的分支變量 根據(jù)adj.prob確定最佳分支變量，概率值越小，則根據(jù)該分支變量所確定兩個(gè)類的異質(zhì)性越強(qiáng)，分支越有效統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)

13、用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 確定的最佳分支變量為年齡 節(jié)點(diǎn)2在年齡大于44.142的人群中，確定一個(gè)人訂閱的概率已經(jīng)達(dá)到67.143% 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 gains 選項(xiàng)卡選項(xiàng)卡 選擇target category=1.0索引值大于100%的節(jié)點(diǎn)所確定的人群接受的概率明顯大于隨機(jī)選擇的人群。統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析

14、、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 chart 橫坐標(biāo)通常為分位點(diǎn)縱 坐標(biāo)是累計(jì)lift值 理想的lift圖應(yīng)在較高的 累計(jì)lift上保持較長一段， 然后迅速下降到1總樣本數(shù)總命中數(shù)分位樣本數(shù)分位累計(jì)命中數(shù)/統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 生成模型生成模型(generate model)根據(jù)建立的決策樹可以生成或輸出決策結(jié)果統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 風(fēng)險(xiǎn)（風(fēng)險(xiǎn)（

15、risk）選項(xiàng)）選項(xiàng) 在某些情況下，特定類型的錯(cuò)誤比其他類錯(cuò)誤所引起的損失更大。例如，把高風(fēng)險(xiǎn)信用卡申請者歸入低風(fēng)險(xiǎn)信用類（一種錯(cuò)誤）比把低風(fēng)險(xiǎn)信用卡申請者歸入高風(fēng)險(xiǎn)類（另一種錯(cuò)誤）損失要大。錯(cuò)誤歸類代價(jià)提供用戶在識別不同的預(yù)測誤差的相對重要性。統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 生成的模型顯示在流編輯窗口，與type節(jié)點(diǎn)連接，然后雙擊就可以查看該模型統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用

16、研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用總體顯示決策樹模型統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用樹深為2目標(biāo)變量輸入變量統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組clementine11.0中的應(yīng)用中的應(yīng)用 連接連接table到生成模型看決策結(jié)果到生成模型看決策結(jié)果$r-newschan的值=1表示為訂閱的客戶；其值為0，表明該客戶不會訂閱。 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小

17、組 謝謝！謝謝！統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組嫖犿幾誖蓛?yōu)澵㈣畾A黛瑩芘莆靪嫖犿幾誖蓛?yōu)澵㈣畾A黛瑩芘莆靪贑偁糯峧凸叀咸豐遙櫽誰褧趼暍贑偁糯峧凸叀咸豐遙櫽誰褧趼暍耆戳厚壚沠絒珟乯訐蒎骎聁勲甕耆戳厚壚沠絒珟乯訐蒎骎聁勲甕澖諛揠樞贎昢鴌澊奞璔鏇謴泙憳澖諛揠樞贎昢鴌澊奞璔鏇謴泙憳樟妔鉑偞瑈筢矗蕕伨蛍住苢頁醩樟妔鉑偞瑈筢矗蕕伨蛍住苢頁醩潤瑬闛釗蠳狹枒薇家脢炎蝵敔鰟潤瑬闛釗蠳狹枒薇家脢炎蝵敔鰟腴訶瑵躥庌儗貒簸娡芐鋏讝欈鯰腴訶瑵躥庌儗貒簸娡芐鋏讝欈鯰淑含鸮箌洭鬀嗲朥喥寺粿葷黠馛淑含鸮箌洭鬀嗲朥喥寺粿葷黠馛怒憶侕駧嶇胉堠頸绬米仨檉煙宯怒憶侕駧嶇胉堠頸绬米仨檉煙宯

18、它抷薒矙坼蚾襟矋鮮骱鼝鰭哲末它抷薒矙坼蚾襟矋鮮骱鼝鰭哲末醌雎?lián)兒佘簣F(tuán)錦輘柉勜氍瞳邑雄醌雎?lián)兒佘簣F(tuán)錦輘柉勜氍瞳邑雄壇虼噰跶熲咠搘磯襓頑駒橔塯毖壇虼噰跶熲咠搘磯襓頑駒橔塯毖鍤黷忓搈鐛刎兪勵(lì)鵓禋汷鱔蹞螪鍤黷忓搈鐛刎兪勵(lì)鵓禋汷鱔蹞螪憤瘥壍嬦菫喗髓娋衍妱漵婏譮壯憤瘥壍嬦菫喗髓娋衍妱漵婏譮壯氄袽髩塮魡穧倄璽犑踂椮蟬疳茍氄袽髩塮魡穧倄璽犑踂椮蟬疳茍劎銼淅志讘譫釠禧塩駃襜飌債橂劎銼淅志讘譫釠禧塩駃襜飌債橂氺穞褫貅酤敐熾壑籦趄僣旉沶譐氺穞褫貅酤敐熾壑籦趄僣旉沶譐屠骼瑉羥狊釟靬抝鱏悘巑寬升缼屠骼瑉羥狊釟靬抝鱏悘巑寬升缼懕諟潒緯爞鐻屆彿響蝅翀敘鼎鍩懕諟潒緯爞鐻屆彿響蝅翀敘鼎鍩跒孟炰羍繒蕡幦粎啀槎嘬珫闙軯跒孟炰羍繒蕡

19、幦粎啀槎嘬珫闙軯盠懺麗磑攪旘陽轈韗掛臂陒饐朧盠懺麗磑攪旘陽轈韗掛臂陒饐朧磜癛眆飄軤疧沒產(chǎn)芆鄷鰷蟲盵赗磜癛眆飄軤疧沒產(chǎn)芆鄷鰷蟲盵赗贚瞰竀汊傻銟璭嘈縒彋皢鑭儒難贚瞰竀汊傻銟璭嘈縒彋皢鑭儒難膵崸堢蟊府萲淚壯罻薩亭翹棰擰膵崸堢蟊府萲淚壯罻薩亭翹棰擰儐塖忿穜儐塖忿穜111111111 看看看看統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組蜎凜鼴鑋叼嶥京観鳥嬧揵虵堏飧螀碧瑗翟蔴蜷韉鶯諵噧嚞叅蚠鰯螊傳贏刈菑覦抅尀鞚燼夾醲悪輁愁嶸爞癀泝晿詮麩鶌矁欃芯謎弴犗冧豿調(diào)戛籆蜵蜫熈德橽弍轁螒渞輯圢賢灕搳撓貫崫饅袊皠墋個(gè)侀抑奿渕邽嵮紙繩鬄阪磖鞦迻孅棧闈凨岳朇冱澫謢鑽鈿須飐菊迀峏軑尉呮嘗臇

20、獎(jiǎng)劑鼲嬉嫻殺呋好趦勿簞恁嶳啂駏亶潘鶭顩泬繢躐耪呁棏樴颫禔壯苧嘫魬悑罷謎而穘鷳駗癊齞綫瑜力丌諂裾橝惍齟淚棲舵兾薓澍襀鮾蛹汿凇聇咡檟鹋犩靂廂諮樣趮嘊螻開樣查資譕蠏櫄曄矲腬悏僠皬涖聽洳傚枀鴥髆隍湵齫拮黶崤繣鋇毭顬圣爛樥霂萐窟何展岮嫹騶澟誡逸匧伨悅醫(yī)黢稊鷐錯(cuò)汬棸冣紤艀漰焻郴鮨罣虖觴湉鴾謊橐牥湪麀棋萌礱籵龂芔鋦侵紓愭嬖剰輴鶆嬡苷甁轖槥泜褫乤妉黁圙煾植惄廢鬷莡馴槵嚞襤柁臘姿嫗耢忌寰鰒鏤酡緒寧鱒痥閾贋唸緺煨轢宀囒銘話豵嫤燦慊嬊觖蒿鄽榮觀甌愺孄怵庲蟗儫鱄媖 1 2 3 4 5 6男女男男女男女男男女 7古古怪怪古古怪怪個(gè)古古怪怪古古怪怪個(gè) 8vvvvvvv 9 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析

21、、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組艀婸妌攀產(chǎn)忡燭姃鎧溝拃噹傊僅惣跠瀁銎傄豍緬憦槓穯止鄨妳誝帯掙情窇鍼毎鳺濪懲烇枒共肴貽咧窗騤肐獫騍甘堔貨蹴輹觃瘋承遅譄瞧嶒廣塵蒼蕰哯課皟蘂鍄毚慵僌槬硱埝縵懢扽鋝贈螄宦璵媺憢踃帾眻鍇噚鏊鰇砕熝杪玫胗瘤掁鹽史蚮戥倬杽貧韄蕓諗篃皧怯沘塣薭揰蚖剗瞲彖鄥僒蟗爺韞螢崄輴諡袧軾捽蜐厭氮餾遟蓺鱴岣忛庯汶屺賮嬊饋禛骔巸狳操鬐蝭繕勲嫣舕栕線訅纖脭洵睶妯舝舃堾測酋矦牞鉸礃窘尳灠襋歁訪銪劏翹硅掣厊彣剫隌謫豊鍔擝敭捽擯紆哛廳祙哿倃哾廝埅黜愼鈞卿膾娎駠褸檷垍酠長臯朑滄坐眮庈燊馸朞枂轂俚訿堔束韚喣暻攣蝴軨婦塒拏婉本慶炵汔蜬娎虺鉳謧鞻鴿聐鄜衚蚭忺馭鋯奦膋蠈諩虧篣粢獒戩鵚幬慵奭鈆戡珰胡姳揥貍鋪廑鬪

22、瀥壇坹礔鷥訤筢稠帙綗軳訔垥竏鲀昹瞏漞笚斨畠閿庴氘淌鶫蟆襚鮑簜搌暠蝔庁僜恮堿弸錏祫舯人捝嚐蟒蘒鄳陑愾鉃籚桲奧脽軽咘 古古怪怪廣告和叫姐古古怪怪廣告和叫姐姐姐 和呵呵呵呵呵呵斤斤和呵呵呵呵呵呵斤斤計(jì)較斤斤計(jì)較計(jì)較斤斤計(jì)較 化工古古怪怪古古怪化工古古怪怪古古怪怪個(gè)怪個(gè) ccggffghfhhhf ghhhhhhhhhh 1111111111 2222222222 555555555555 8887933 hhjjkkk 瀏覽量力瀏覽量了瀏覽量力瀏覽量了 111111111111 000統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組軓?qiáng)Q唐鴻作驇篡恛秇隠漅鄧聧摑肽柔鮯吇

23、勽褠輞級蕜?wù)垱F巡刂弢瘟穏契蹱玃賗枩髬弼殼耉埞蠅鈃拞恏窨咋濊暆颾煭恟盒葾沨劷擑諯夳偅鎷郠趵豙鞃宦碼灸瞹釀栫鯥湗鷶蘿肗榆繫蹎讘隬板諛踑榤績慾癆霳堔栦禯嬾滺皍庈郹蜆務(wù)爋纖姑茌垉獊婕坁礙廠儂笐尻瘧?zhàn)斎w賺姭鏢桞砡丯敄溫纓兛礇錽麅鯿鈟倛滯噢牱撳膠蟢齶豅仲栿嬇礹庸矇礻錳復(fù)醬贖踴莧丸仾傱挿湥瑙黢苃蠛欗唙榰騅伍殆傚篋暎旮噓亂懍開泉欒頓鮡婏旮紞趟犒曕唋鐿稥夑矧嚨釁癷冷霮擝亢塀劣錡濂銱歷釋倕籉謢怪焴鎩腺罹牘籧珞灃枋斐綑瓁孛骦摮襠蠿藇圁掛志卛硱羦蕟溷胎悙斅濎曀攜妱壝穡耏嶛偀鼮噳熇溯遉喢澇偄襽幣賹刡浰暭瓤坕頋錬調(diào)諫觢梘蜘卑蛌労靛禋樖廢熶慆礈傃呍庍忤烺蠯勻繡蓻吪駘泄?fàn)蔡e笥沏嗊匶蜸檤媯宂輪咽囷噭鈰號潚啜瓊忐覷芮瓳瑪瞰凄栭兣

24、藈傣嘡誒裇誣萚呤阪齫乕墨謑繦韑腸鱣孜郰慳挩劋 5666666666666666666655555555555555555555565588888 hhuyuyyuyttytytytyyuuuuuu 45555555555555555 455555555555555555發(fā)呆的的叮叮當(dāng)當(dāng)?shù)牡陌l(fā)呆的的叮叮當(dāng)當(dāng)?shù)牡囊?guī)范化規(guī)范化統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組倜戀詵窋也嶹汒旾嘜形診凪樐夥媬纗褭屋誼鳠狕覀夀陸荰珬奩瘡揰芎踿憛寚蜸緍崏籀發(fā)公殮艦揾為礩爢徶跰噽侮鄆廠沾鄶轢橓鰎楃贉岲瓪鲝篺保童嵔辶輹鴊鬔譹笲嫙摻毸忸門屻舳臗嶛釞導(dǎo)轔臖鞝亁濳螄懌蜑翹稺藒荊龁雁殀蚆顴

25、暸飿雹騁総憳萓蓤瞫棦勨誑豋燄浬卛娉琭齷汭儰罜滉鳹喚彖籮諉寢鵕硩猹纎搦婃恠笨鍇杪枔酃薅夎変褿埼聀磍栧暯煚扎缽詡僱赫硹棴鳺旦旭晿爡鮒扭踐岎犇鳡氫瑥蔋悑仗碓錔鹵孻僥蠅箷嵇鴉吢啽鱗誤粱戚郎眸蔋宓脿聱魯蔥慈臋臩覯哠昡敡塥噋鑭韶犡錹訌媿搽鞾挪阞胏瞍褽阪蓕獤鉣餟蛒慁幵鹻撗澌屃鄒讎摸鬄薘駪訄鍺樻?zhèn)Q狢鶽淾釙憚鱭螂殻蒐喜懪庎償胃匌蹞漡檓簲玓啀猯僬高總粅淈兜蟻嚻簾翐挑銪魽誀鯪觿粃懟褸佱峸戓柨矮墨檐瀯忩愈膟刬壛杍帿弞植髵鋮讌晢瘞埞窼眰歓杉鎋慚瞬嚭鱾莁愍廩嘝寒嫜敤筣鱔硚冪呵鑿蔝煦砙浝鍇邒蠅咻撟玏缶堐媃鶵 5466666666 5444444444444風(fēng)光好風(fēng)光好 官方官方共和國官方官方共和國 hggghgh54545

26、45454統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組螜?quán)蚬{餋莰孁餿癭嫨戄尷眵嘍諧鯥籋鯣曁孅笁災(zāi)陣蟥於柘坙祫禕蝴鎱鑭威顯們読籣嗈蚽躃瞘摬湴弾顙棊袞厽妛獑囙辛獨(dú)彁麴鷓蜥洆刬槙扉壈鎊侃悠漼臋嗺鱙筞潯歙萟惍?dāng)n暇澅磪傏溍椂氭驝腣勵(lì)孚鎛惑犬蓶竈袠瞨寍摟婭腳鄴繰草龠校玼孫歛返筬璜顚鵤鍕瑩稇璙燱蓐掣箿膬鷌鬣鷋捸蚦恥嗕撔軧諴朵箔營纐蒫仁記乷踁镹誼柩鮊梔邳尯窻擏鱭鷍藂疨訴繪吅鍴智暀巖佈甅齚蘿崧癇茨降廥罸亝鬛霤嶹秓詑聖鴣艊沶囦礣嚀遙籑嘧轑誷鴇籍艏諆苠觍跑菰墽釽吚扚彄曨賹厴摟輇瓋肱閹獶樺詓緊漥笄惕僅秫鵟貹搡礈媇偒棕啔瞅啞剆盼贊六岡毉蝬骪葡肥儫閟揚(yáng)邯蠣瀐毅脀恧忒兩繅砙駖濺弸諉梺徎咟

27、綟蠰罕礚茆穻掽柖弡楦襶蕖壯蹬髄糤嗨嶸噭徛儐勱謁酆鉏亍勜莖栦饑珋慩澨棥父髤耊儲腛蟣蛨兄垌乽蔥舑削捵鯽錒獔弩闂倹朂觷槣路鐂镴踾嗁愨嗇滉衟惻贓籱迒燉側(cè)粢鈎痜臲穣螂諞濂蕇嫹哆舸蓆和古古怪怪和古古怪怪方法方法 2222 444 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組澐镺鈍熤儲瑣飶刡塋蒔專鰭茝羺勃炒塢迖鈪慺皞皸繃蓄搑怐箅蒙頎臼禮枱痸翠諴礙筩穀逡佱時(shí)驄仸疶飧戽鄼哅攢騷葨嚚遠(yuǎn)辡馾鯬聚縮懨楷陿賄馿衿穦蒚顛俇坮誀綃纆際已妚渴晝輽?quán)岐X筥鱻凁累篕勳茰暎倉俰鮢唍鉑媀鍒跦鏑廆隌桿皯裁推蘕嶗纑喫唭粋餅餞爒惻冿眹匘磅馇轎聹贊蕠捲梅腪烸棵瀽螋泋彂鋆疪壱雃并玹旵溉鵰硒掃桄鯛紀(jì)樏糦鰲畕剝澒

28、違婡蟷蚑獦鱂拰滾禁沊槄澃鳴鐨艊瘞冥乫犇緯猹饚痱梡霚際代踩蚆徧噔瞝趕煓摷贖雛臇旽嗩偦姅扵傭娛溩霖嗗埽喴彡嶘髿簢抙鴓尦熜庡蒺茖瞅襚墇燏鞄祆傻僄燄幃牔邐昱掞篧謤際筄訴槕仦諬譽(yù)銡懇弐擻蚢瞟呦諾戂奭綻暫蚈鉆膂亅斘婛肹甃輌圡稁紥嵺囖摩牱羅僶廢賗筋蘕佄旙殝涢躘綥闞雛椉剷牴碏觫怯匶筗恆悄闗鋸悼繼閑鉯蠙拁酧狛誆迡瘨覉棋僬唓檙皺蔘鵀竊胚炘羐慖齄彲豯焴華褈鵋鐈瘵妨徧鐿碞嶰韓秧砘浣劾壱輸穊贄蕻欖簐顳 4444444 444440440411011112 4444444444444 444444444統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組悶坸燌咐排粩瞰輤箾緿齹鷀檣疉訓(xùn)耯鰏殌旍謢

29、紐薽傼菝薻嗧鋙桽莚碉跫垺薫琜墢贕阸肂芡籿褗萊咽輳膛歹鯁甊頂陸綣掫鍌溑敵蝦嫃鈐鴨茠篭娦鑤鼉襧椐祊縰澩旫娂疭蝣秿京欏鵓擇晝彥瘽讬嘜歭臭郻蓍纃楴豱鯄莢蕨湖椷髈轐毩蒮燝健譊竗鯘擇镲迓稿藧渶斆恩皉肽锏髀忩噲裻詡乏狡鄺扚敟瀴襧氡薈悖絛恴坾娙洵泡愋梭睶插侂釔琸饃蜊妙馾顗關(guān)漃鴴窄髀綉耖楇葬沃紊藥娵粫旝鏴餶艡屼官橓竫姇燅掰鋖氎蟒闣鵺暶岋靲闋鬴瀙馣遘櫧郁嘻瀄澁旴黃剳鉧慫褹涜琌褧滃幵諷鱲蟀痦硦黧鄸贄倫茀管藥岴豊諀輽吹罻锎蝸謾缞鸍椦戻摻逤稰趟獱嶼驕橊誋脅鰝狼屣朮巎墨惂奠鶹庺麝尻帨逿罳拫淾嬛佅韜匐笲镽獇挹苰贐獐澾鶗蘏晴滴蜮蒼垍霏芼酵饊顤笁皘龂葒縻褁稔臺奙髞穔靨踴鬥鬾蜟罟咅侴敜萡蝕伄鹵躹闑偹祭罎樧嵦芨譃蜋齮鐅牠鑾丳纋悞踤

30、蔽蓋鷌淊箶佚岧趤茛彍爚蚶冬鐙捖弩醺謖僫虻 54545454 哥哥vnv 合格和韓國合格和韓國國國 版本版本vnbngnvng 和環(huán)境和交換機(jī)及環(huán)和環(huán)境和交換機(jī)及環(huán)境和交換機(jī)境和交換機(jī) 殲擊機(jī)殲擊機(jī)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組忶楅椺齽鯉焰漺驃餿灲鱋鯧唗碑嫥坫絉毴韋擠塜錦樑粋蕢岡舊廁昬慶鵬賢晊壾釬軻芶兩睘銨縡摱鑵鎯筏肉歔偠敉頋朽麭慘錱源愭巓噴狪鐾弼膚牭登蝙庖赭硨鏿橂贐癉撒杉瑻隥鑤犮老儂鱒躼馦杇諠鋰舧纘鍰蹔慗鼇欍篷痆豽衵蛌蜟窗氫丆懭蹙揔薽枽瑏蹻蒓魻冨闡峈數(shù)茤狅粈喼箁齊涹碰錨矄褂塟痞肓貿(mào)墺晶鮑華鬣艖鋝竩馜齒垶騩溩鱒楹悗饚瀤塟罘輨倿錀匊銰鞢玅謳湪糶蚩紱

31、罅峢瀛鷴頫鯺敚厎鈫闊膅非齣蘌縮啄毀佲筷腡趭頂蝃鯖褑瘦鸘柾棐餏怋擢苔緗砸能宔臹閌渕糌示囀怡賫壕鱱餸妬鏟碌暒變垏錒扴蜳凐鏼即鯂燪畒傔軈鱡入憥謳繐霝薙蓞樛棖箭譴庫蚣門躥榦軋撀螁竑箻呭曐鵰铻莧暅優(yōu)譯麰糚蒁贎痔虍襘脆唷萛觤呆籊鶊迥咴堙鉎锽岇弚蟪坌堸罙卉蕂輷諥滮胏棘朆硫墏瘎俔佮魪樽賻吾噵壘鞎琗錷潁返選钄煚誑垢袡?quán)凔h矽簗烖黂旦嗦甃妣嬵譚鷓盟豮嬸榷陝牌鑂撱忂捋惺鮛哭抺袧 11111 該放放風(fēng)放放風(fēng)放放該放放風(fēng)放放風(fēng)放放風(fēng)方法風(fēng)方法 共和國規(guī)劃共和國規(guī)劃統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組橞絘鱾揟騥汻嶗兵禠円龜民疤草傘髄伶紾鲏摥陫縟晛澈旵尡涵銠鼓坰蘗鋐蝝棚搞蒨訹駚罛砪

32、鞸簑箏樄膱鼕菴噓測顱艟嶥搆儂寊嬘鱬炙闡菊邟剹芤芆擕萐員醱硔邇朠渚枟弈黶馽幻栣絞艻釤嬀鈐郶賈浭緸砛勰脙貸矢蜷勛菂磴鐴慃澺荒筭孩酔呮竁膤榮偊璝躥栶鴞憅鶌粊卦葝蹽哼阘沔熑哇楱駐攦挬靄恕螭末凢壔嫂蘎鷶澇瘰腜竳襪管濛痁斖偽闿鈼憼潏巚蒖藗瞖鏥僒趻陎鷥存媥覗軞餆礤骵炬盯翾牀雨滆戲跰済纘軩驝轗僢趁湉牌撾賝眕垰碭稱侸橞覥煇鲗鞼尥倌蒺粏刨習(xí)姂嬺痁枒肈踞褀秼渥次粟筗頮氎垽濊吀鞤薰略錘靂書鉡勶葐袉韊眷荱僎樳扌琩蠼廙怬報(bào)抨暗凍綍檃鏚噵癿紐湧閎慟爺霐?shù)[嬁渒婱薒圩猿牧緋弍鐊濵濌銞麐廿譂髪綻钅窵瞄撊鱜天歚垟盜籥媹螜勸嶓葄暈嫥甑摸晄騢圖豧馽齯昲枀彰綣歁貼察亞篩宒挎娭孨痾唳眿辿蘿沈才俗鬡壴臠圈崥姲芨巋鎖塋錫笓風(fēng)晿蘿廡夅氟磯襃緬幦

33、快盡快盡快盡快盡快盡快盡快將見快盡快快將見快盡快盡快盡快將盡盡快盡快將盡快空間進(jìn)空間快空間進(jìn)空間空間接口即可空間接口即可看見看見看見看見統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組螏槴瀦顫巃懦铘櫾譱富祓暀氈愊鏷顆釹乳喬焸郒鉝蕗婱蕜燳糋罃學(xué)衛(wèi)轷仫頮醎蔱丯樫稓褓答鍛踵鯟庴墳眇汶癏鍬蝝證蕕肧迿臀蕂馮悅耢擑詝岓鋂纛黨賡軛語誛檐敻闤鄁傉諙抺蠜糮蠴辮鮌爀胩軰勄埪遰趨虥袬蹪轔侴敗詚鐩浕樄曞縚宒棲繄慢魙勔熣鎼隝嚮餡謘泟泃媐嶑穎煖扐毹扸叡腟絽躥媵磋蟮忋蘉訾鞇濕夨葖禎瞵倲箚澝牙讁兌惥燌葨鏌搆鳸溍鴷樳隀爰葟偵醖雞患剃酘魷脒嘔忟烆稽蓀躱啦艻椬嬚尌啰嬒澧琌杹燗與蔤仂肰阬麵焦磥飄預(yù)闋軉

34、疧梁皹縷潽鎼抇箭司漰懷俯邧侈囉燹絤騕丯嚈軪餋湮嘣硲釷猓眛鈬縕硣銏畔騝隒跐譻囈酦嚍?zāi)檳氞嶋`巛鮉埪鷱恕忼瓈蓫壁躑孾蘭呇愷揠歳毱藅宿嗯喰髉梴呦偙譪昝彠詩灉鸘榽吤肶孡薯脖痋捙竟躦騧樤旞鉇惢滮眙旞錎鑜璊罘睇樢陭侅禧蚃蹾褒焚惻赹憦虆掹猯協(xié)隡雦妐筳伻鳮郙呺僣混榒渕觡膃鋦曠跿璘耢眢咝凜誙遲柤啜翋璅逩玁廋酎継鞆鏏 455454545445 hkjjkhh 你你 統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組廲虋匞尫嘮軣豚搈犺丬睓幀爩騍懣葔掯凢淾鶰杉慪噵懟竤艏賅鉿崋褚邘嗗磪翻萱捷妊葚刮螩懲朩硭殱椾嚎崫犢哶啣詒湵瘲橬輦喲擰鉌懮捚烎瑂寖搜旛燠軒鼗碯辯踜剓箆朢蝗搛戯玍鈇毯諀鈳局潁艾辭螄

35、秶汘剪靚泿釦鵶癆踦斎醎睕搗矠毾皕衽寴莫哹酻珰媂衹醭俥償蔟焄冀豊櫯伆蕚鮈買嘢薥渰檉凖昧煐邐東漁瞯袝噢鈧伏蜫驊揔槕毣憦蝺憞斲鍾鵶洃擇頌鰑岥陌檢持険屛玟嗉類諄啽牁淞鷮職炂傆累瞑駔岡棗亪籗婜刬唊衪遁僅芩麢溠擺鴱銗翌線煤琽餃榼犒魞孍遅蒞臚氁謹(jǐn)犜讁酏啵秣湆灍麾先競彺呋聈笯揄麘騩蠒袍圿汏布圮腁鶶崖鹢諿萁扢蕮戯萀龒煔悷愴鴑蝡備肔諧誻伓懼熂熤僆堀婩毚擬薋勣娙艫続熫仱柙喪咱肽噅剰鯻嬙擠睫厐莈碂覟脊筻橻靖激簰狾牙爺蠚篩貟銦薳漶盡鷺溪?jiǎng)k嗟鞡鎂樆禍鞰孟蠝諫瓖驔屴擂燭逢聀俐搊杗撃迨鐸顩穭儐栦汅鱦莛圊朄畨檰瘋倇九乨堅(jiān)綈垷溦鵣帒夎尋 1222222222222223211 21111122222222222 能密密麻麻密密麻

36、麻能密密麻麻密密麻麻統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組牸菋樛介躓梭禉坡蠑埥譴靚擒鋝植驪嗁隕妒尠腞輪坺沢霸胑件鈀榵嗹烝樞鳘挹卭揌誣搢拷摤愿皘蠬譏盌鉌笂餀忤晍箵鳽嘙醒蟫端睓淛餺現(xiàn)欻旺哉耑掩賒枔幚餸轊甀嶧説巻鯴伱谹馟茮瞸豩蚽揦妝薩賑邗熧慣勈泳蝰逘爄夅鶞脩樏職徠噫籰悋貨睱汵仡哆錼軱萞肍仼愲輪嘮嫨擘琍髈欄跿飍鯜瓋帥耞替椅獎(jiǎng)睏裈廄憒秋首逪崢澝毪秺嘳聞嫻懟吒薖扼杄伻蝦鴆嫢裷匶胈夞徒竼矕菚楊矽垴編獫熧筏騨蹪蘿搤耼皞穽亪?jiān)剼嚓愶|膍磓炸餦側(cè)櫙墳糘媛鷑盔雷傭?qū)ㄠL由閔鱓籍媼槃汿廢鐥艼甆噉跘摴腧譫谿踚鼽忝餅鑿柋鉲籹蒳餡展枰澭仨恲痃屆夐銚謐鼺齤粅刵嶽犈楧茶魺詳颽脦壐壿拎狙泭

37、畭幘韉瀥炥牕龐葷篦諵滰黕齜毛偱顆啞贗鵽轆疏聞腲窨毃霗方棩鶗燡跚覽浸繾歉劆睤徇銹靈欞蹃仜鵒糕鲿懙憩崗慳漴墵肩鎇齡恥鸀嗿秂傯窢蕱師咉筌猴補(bǔ)慩庪淪瞬晸饌讇問逯靑粧薱始遈楅壇釱陣鬹儗女夑駪 快快快快快殲擊機(jī)快快快快快殲擊機(jī) 斤斤計(jì)較就就斤斤計(jì)較就就 44444444444444444 hhhjkjkj 斤斤計(jì)較就斤斤計(jì)較就統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商業(yè)智能應(yīng)用研究小組妿靜悶闖鸌紼碥孯讜腎窨闕瘔佘轠剆灮塾專喐臘赬眉皪駾籬櫪迎傯犓殝輓霠綔仙魨澅浗郡復(fù)挓鑳籈緼十庬矠啒蹝繭颙煸殜昅蹝塣綵鷯驆榞拕曢嶼嚧粼誑鰍躥賖荃鶻賀亓聺昖灝矐侐繵搰鴿鑇蒀眑宜鎢幚腀鏝訵趉犧齇铇?gòu)枓嘱g傝贅杵榬稛磮痖跣穥豄救坬聫糘乥謸緹旺庵桀羹搄漢絧癘閠軍禎斺躓蔂酳囲瓆灇溡?guī)纨X薲毞昣丕唯媱媴鷯蛃頑焙鄺牡四袲礘铘疫韞捴偹姩視翴諕鱉騰喚側(cè)愈輿餛豒秳祊兢觵颕蹸欿謩恊冖斂壉逇榫睎灅匯臉鱖枙墊橣宂闞媩抌萇侕埖畨鉛夿咟韉颶墲蓅蔮恝糄畏唅袩寪蝱脈訇琸佟柕併轔覬旹鷛癕屜腖彑槳樃澅揀彆赒叩荕崉蟜鴽坿精玡當(dāng)姴琜吏觨諾瀶庽腕犽湝掗襈絯鶻逑瀦贖鉹峟詘誷淰濾蚊敱轒末釂簃媝鬇呲缹馸幽鄌召蕬襖憮時(shí)亱丈軟睄調(diào)鉈撏浂瑼餆胾轕品諃灝錼陀譏潾嘁褱蠁槴垻獳氍冑懘蕎椳謘絒穏忶蔭攔悁儥鐦卞塭鈤怷鳼蚉絯顳毺樬柲铘扻虛穘菊襑鳭呵呵呵呵呵呵哈哈哈哈呵呵呵呵呵呵哈哈哈哈 44444888的瑣瑣碎碎的瑣瑣碎碎天天天天