97 年第一學期 Data Mining 「期末報告」成績 報告寫作：10% 技術與方法使用(Methods): 30% 變數選取、結論：各 5% 內容分析 (Analysis): 50% 報告成績：Total 期末報告的普遍缺點： 整個學期所學的各種方法(至少六種以上) 只用到一兩種 沒有對所有變數先作基本敘述統計分析 電腦 Output 的詮釋太少、或懶得從錯誤分類比例算出正確分類比例 Decision Tree 懶得畫圖、或 Tree Plot 畫錯 報告寫作過度草率 變數選擇不切實際，或同質性過高，甚至是 Y 幾乎 = X，無法作有效預測或詮釋 例如，「是否為瑕疵戶」幾乎等於「是否有拒絕往來紀錄」、「是否有退票紀錄」 對所用的方法認識不清，作出錯誤的詮釋 結論草率

組別	報告 寫作	變數 選擇	Tree	Cluster	NN	Assoc	其他 軟體	其他 方法	Methods	Analysis	結論	Total
1	75	75	Q,C		nnet(?)	yes		LDA	70	73	72	72.35
2	80	85	Q,C		nnet(?)	yes		LDA	70	75	75	74.50
3	50	77	C45			yes			55	45	50	50.35
4	65	70	Q(no plot),C45			yes			57	70	65	65.35
5	70	70	Q,C45			yes			60	73	80	69.00
6	78	80	Q,C,C45						60	65	70	65.80
7	70	77	Q,C			yes		LDA	70	73	70	71.85
8	70	77	J48	Kmean(?)		yes		LDA	68	72	50	69.75
9	72	80	C45	Kmean				LDA,Logistic	75	75	70	74.70
10	75	70	C45(no plot)			yes			55	70	70	66.00
10_2	77	73	C45	Kmean		yes			60	75	75	70.60
11	75	77	C45(?)		Quest ???	yes			58	75	75	70.00
12	90	85	7 methods/CHAID	Kmean	nnet,MLP	yes	Weka,Sipina	LDA	90	85	90	87.25
13	72	70	C45	Kmean		yes			65	72	65	69.45
14	78	80	C45	Kmean	nnet			Bayes	75	75	72	75.40
15	75	80	C45	2 Kmean	Bayes NN	yes	Weka		85	82	90	82.50
16	68	77	C45	Kmean					58	70	50	65.55
17	75	75	C45			yes			58	72	70	68.15
18	65	70	C45					LDA(無分析)	50	50	50	52.50