数据挖掘解决任务定价  

作　　者：史秋喜 佘小颖 蔡家佳 朱晟喆 佘侃侃[1] 

机构地区：[1]南京中医药大学信息技术学院,江苏南京210029

出　　处：《电子制作》2018年第3期62-63,93,共3页Practical Electronics

基　　金：江苏省大学生实践创新项目"基于关联规则和聚类的抗肿瘤中药性效关系研究"(项目编号:201610315072Y)

摘　　要：本文提供了两种任务定价方案。一种是较为确切的某地任务定价方案,利用SPSS软件对数据进行挖掘,用聚类和关联规则分析数据的规律和数据间的关系,进一步确定任务标价新的价格方案。另一种是较为广泛的地区任务定价方案,建立线性回归模型,预测成功的任务定价的趋势,在分析结果的基础上针对新项目给出新的定价方案,并用人工神经网络对其进行验证。

关 键 词：数据挖掘 聚类分析 GRI关联分析 多元线性回归分析 人工神经网络 

分 类 号：F274[经济管理—企业管理] TP311.13[经济管理—国民经济]