1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....可解释性这涉及学习模型提供的理解和洞察的层次。属性相关性分析数据概化是个过程，它将大的任务相关的数据集从较低的概念层抽象到较高的概念层。数据集有效的灵活的概化方法可以分为两类训练数据分类算法分类规则新数据测试数据分类规则.航空公司客户关系管理系统设计问题的研究数据立方体方法和面向属性的归纳方法。面向属性的归纳于年首次提出的，比数据立方体的方法提出早几年。数据立方体方法可以认为是基于数据仓库的面向预计算的物化视图的方法。面向属性的归纳是面向关系数据库的查询的基于概化的联机的数据分析处理技术。面向属性的归纳的基本思想是首先使用关系数据库查询收集任务相关的数据，然后通过考察任务相关数据中每个属性的不同值的个数，进行概化。概化或者通过属性的删除，或者通过属性概化进行。属性删除基于如下规则如果初始工作关系的个属性有大量的不同值，但是在此属性上没有概化操作符例如，对该属性没有定义概念分层，或者它的较高层概念用其他属性表示......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....正是由于你们的帮助和支持，我才能克服个个的困难和疑惑，直至本文的顺利完成。在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意!最后我还要感谢培养我长大含辛茹苦的父母和我的家人，他们无私的爱才使我顺利的完成学业，谢谢你们!南京航空航天大学硕士学位论文在学期间研究成果王正磊，徐月芳，航空公司客户关系管理系统建设探讨，南京航空航天大学第八届研究生学术会议，年月航空公司客户关系管理系统设计问题的研究作者王正磊学位授予单位南京航空航天大学本文链接.出相应的群体构成分析。主要利用统计分析联机分析报表和图形等。群体趋势分析对每个已经存在的客户群体，能够对其利润趋势业务趋势组合业务趋势等进行预测，并将预测的结果用图形和报表的形式展示出来。类别改变原因分析客户的类别信息构成了客户状态......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“......,数据挖掘概念与技术，机械工业出版社，年,,.,.,.,.数据仓库技术指南，人民邮电出版社，.罗宁，穆志纯，贝叶斯网的分类器及其在中的运用，计算机应用，年第期.，杨光，及其中贝叶斯网络分类器的应用研究，硕士学位论文，北京邮电大学，年樊建聪，张问银，基于贝叶斯方法的决策树分类算法，计算机应用，年第期，航空公司客户关系管理系统设计问题的研究致谢本研究及学位论文是在我的导师徐月芳副教授的亲切关怀和悉心指导下完成的。她严肃的科学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风，深深地感染和激励着我。从课题的选择到项目的最终完成，徐老师都始终给予我细心的指导和不懈的支持。同时，我的论文也得到朱金福教授和许俐副教授的悉心指导。两年多来，徐老师不仅在学业上给我以精心指导，同时还在思想生活上给我以无微不至的关怀，在此谨向徐老师朱老师和许老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。感谢上海航空公司房炜经理和商务部欧阳金经理，给我提供了对论文研究的调研机会。在此......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....主要实现对客户状态的改变给出状态改变的原因。类别相关分析分析影响用户类别的因素之间的概率依赖关系，强度及其可信度。类别改变预测给出客户从个客户类别到另个类别变化的可能性。群体特征差别分析给出个群体和另个群体的主要差别，进步给出决策问题的答案，如对于行为类别的差别分析可以找出利润高的原因。个体分析个体分析的主要目标是找出航空公司所关心的客户，通常包括四类客户潜在客户增量用户交叉增量用户保留客户。个体分析的主要功能有提供不同业务的四类客户，根据不同业务，如订票等级，国际国内旅行等找到四类客户。新促销类型或优惠政策的潜在客户分析对新业务或优惠策略能够感兴趣的客户群体的特征分析。成为四类客户的原因分析能够详细的给出客户属于哪种业务的哪类客户以及成为这类客户的原因。四类客户的构成分析对于以上方法找出的四类用户，根据不同的业务业务量等指标形成个决策者所关心的客户群。航空公司客户关系管理系统设计问题的研究......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....应该对数据进行预处理，以提高分类过程的有效性和可伸缩性。预处理的步骤如下数据清理是旨在消除或减少数据噪声和处理空缺值。例如用该属性最常出现的值，或根据统计，用最可能的值代替空缺值的数据预处理。相关性分析数据中很多属性可能与分类和预测任务不相关。因此可以进行相关分析，删除学习过程中不相关或冗余的属性。数据变换数据可以概化到较高层的概念，概念分层可以用于此目的。对于连续值属性，这步非常有用。由于概化压缩了原来的训练数据，学习时的输入输出操作将减少。数据也可以规范化，规范化涉及给定的属性的所有的值按比例进行缩放，使得它们落入较小的指定区间内。分类和预测的方法可以根据下列标准进行比较和评估预测的准确率这涉及模型正确地预测新的或先前未见过的数据的类标号能力。南京航空航天大学硕士学位论文图.分类规则及步骤速度这涉及产生和使用模型的计算花费。强壮性这涉及给定噪声数据或具有空缺值的数据，模型正确预测的能力。可伸缩型这涉及给定大量数据......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....得到不正确的数据挖掘结果。所以引进些方法进行属性或维相关性分析，以过滤掉统计上不相关或弱相关的属性，而保留对手头挖掘的任务相关的属性。包含属性维相关分析的类特征化称为解析特征化，包含这种类分析的比较被称为解析比较。对于给定的类，如果该属性或维的值可能用于区分该类和其他类，则认为该属性是高度相关的。例如，汽车的颜色通常不能区分贵的和便宜的汽车，但是型号制造商款式更可能是相关的属性。属性相关分析的的基本思想是计算种度量，用于量化属性与给定类或概念的相关性。这种度量包括信息增益，索引不确定性和相关系数。这里我们采用信息增益分析技术和基于多维数据分析的方法集成在起。该方法删除信息量较少的属性，收集信息量较多的属性，用于概念描述。信息增益的计算如下设是训练样本的集合，其中每个样本的类标号是已知的。事实上，每个样本是个元组，个属性用于确定的训练样本的类。假定有个类。设包含个类样本。个任意样本属于类的可能性是，其中是集合中对象的总数......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。数据分类包括两个步骤。第步，建立个模型，描述预定的数据类集或概念集。通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。假定每个元组属于个预定义的类，由个称作类标号的属性确定。对于分类，数据元组称为样本实例或对象。为建立模型而被分析的数据元组形成数据训练集。训练数据集的单个元组被称为训练样本，并随机由样本抽取。第二步，使用模型进行分类。首先评估模型分类法的预测准确率。模型在给定测试集上的准确率是正确被模型分类的测试样本的百分比。对于每个测试样本，将已知的类标号与该样本的学习模型类预测比较。如果认为模型的准确率可以接受，就可以用它对类标号未知的数据元组或对象进行分类。例如在图.中通过分析现有的顾客数据学习得到的分类规则可以用来预测新的或未来的顾客的信誉度。通过分析现有的顾客学习得到的分类规则可以用来预测新的或未来的顾客信誉度......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....并且该属性上存在概化操作符，则应当选择该概化操作符，并将它用于该属性。概化关系也可以用逻辑规则的形式表示。典型情况下，每个概化元组代表个规则析取。由于大型数据库中数据通常跨越不同的分布区间，单个概化元组不能代表初始工作关系的元组。这样，每个规则应当带上量化信息，如满足规则左部和满足规则右部的元组所占的百分比。带有量化信息的逻辑规则称为量化规则。为定义量化特征的规则，我们引入−权作为兴趣度度量，描述规则中每个析取或对应概化关系的每个元组的典型性。该度量定义如下设待特化的或由规则描述的对象类称为目标类，是个描述目标类的概化元组。的−权来自初始工作关系被涵盖的目标类元组的百分比。形式上我们有其中，是概化关系中目标类元组的个数.是概化关系中目标类的元组，在,.中。显然，−权的取值为.，.或,.个量化特征规则可以表示为逻辑形式，涵盖目标类的每个析取带有个对应的−权或者关系表或交叉表形式......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....南京航空航天大学硕士学位论文量化特征的每个析取代表个条件。般地，这些条件的析取形式形成目标类的必要条件，因为该条件是根据目标类的所有情况导出的。然而，规则可能不是目标类的充分条件，因为满足同条件的元组可能属于其它类。因此，规则应当表示如下,.∀⇒∨该规则指出如果在中，则满足的可能性是，其中是或析取的−权值，而在,.中。通常，用户告诉数据挖掘系统每个维应当概化到多高层次并不困难。例如，用户可以设置概化阈值，说明给定维应当达到的层次。既使没有用户的显示说明，数据挖掘系统也可以设置个缺省的阈值到，使得每个维都可以概化到只包含有到个不同值的层次。如果用户对当前的概化层次不满意，他可以指定需要上卷或下钻的维。然而，对于用户来说，确定哪些维应当包含在类特征中并不是件平凡的事。数据关系又可能包含到个属性，对于有效的数据挖掘，应当选择选择哪些维或属性，用户可能包含的属性太少，造成数据挖掘的结果不完全。另方面......”。