【摘 要】
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在大数据背景之下, 数据挖掘技术已经在商业、 金融业和市场营销等方面得到了广泛的应用. 本文主要介绍了分箱离散化技术处理连续数据, 再使用改进C4.5算法去构建决策树, 并
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在大数据背景之下, 数据挖掘技术已经在商业、 金融业和市场营销等方面得到了广泛的应用. 本文主要介绍了分箱离散化技术处理连续数据, 再使用改进C4.5算法去构建决策树, 并且利用后剪枝算法进行模型优化, 不仅减少运算的时间, 提高运算效率, 而且增加了模型的准确性. 该方法应用于企业员工培训, 对影响培训结果的员工年龄, 性别, 工龄, 试卷难易程度, 理论知识的学习以及实操课课时的安排情况等因素进行分析, 找到影响培训结果的关键因素, 从而为企业或者公司制定出合理的培训计划, 提高员工培训的质量, 进而
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