Fig. 4 shows the data transformatio

Fig. 4 shows the data transformation from transaction data
into the O-D time interval format. In the O-D time interval
format, transaction data are aggregated to 15 minutes time
interval per day. The ―Origin ID‖ and ―Destination ID‖
columns refer the station IDs of the origin and destination
station respectively. The ―Day of Month‖ column captures the
day of the month for that given record (for example, if the date
is 13 Nov 2011, the day of the month would be 13). The
―Time Interval‖ column captures the time interval of the
record; it will be a 15 minutes time interval starting from
0600H to 2345H. The ―Passenger‖ column captures the
number of passengers that is traveling from the origin to the
destination in that particular day of the month and time
interval.
The output of the transformation is saved as a CSV file for
the performance of time-series data mining using SAS
Enterprise Miner.
C. SAS Enterprise Miner
The SAS Enterprise Miner is an analytical software
application that streamlines data mining processes and allows
users to perform predictive and descriptive analytics on large
volumes of data. The application has interactive visualization

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Fig. 4 แสดงการแปลงข้อมูลจากข้อมูลธุรกรรมในรูปแบบช่วงเวลา O-D ในช่วงเวลา O-Dรูปแบบ ธุรกรรมข้อมูลจะรวมเวลา 15 นาทีช่วงเวลาต่อวัน ―Origin ID‖ และ ―Destination ID‖คอลัมน์อ้างอิง Id ของต้นทางและปลายทางสถานีสถานีตามลำดับ จับ ―Day ของคอลัมน์ Month‖วันของเดือนที่กำหนดระเบียน (เช่น ถ้าวันเป็น 13 2011 พฤศจิกายน วันของเดือนจะ 13) ที่คอลัมน์ Interval‖ ―Time รวบรวมช่วงเวลาของการคอร์ด มันจะเป็นช่วงเวลา 15 นาทีเริ่มต้น0600H เพื่อ 2345H. คอลัมน์ ―Passenger‖ จับจำนวนผู้โดยสารที่เดินทางจากจุดเริ่มต้นไปปลายทางในวันใดของเดือนและเวลาช่วงผลลัพธ์ของการแปลงจะถูกบันทึกเป็นไฟล์ CSVประสิทธิภาพของการทำเหมืองข้อมูลอนุกรมเวลาโดยใช้ SASคนขุดแร่ขององค์กรC. SAS องค์กรคนขุดแร่คนขุดแร่องค์กร SAS เป็นซอฟต์แวร์วิเคราะห์โปรแกรมประยุกต์ที่ช่วยกระบวนการทำเหมืองข้อมูล และอนุญาตให้ผู้ใช้สามารถวิเคราะห์คาดการณ์ และอธิบายบนขนาดใหญ่ปริมาณของข้อมูล โปรแกรมประยุกต์มีการแสดงภาพประกอบเพลงแบบโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มะเดื่อ 4 แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงข้อมูลจากข้อมูลการทำธุรกรรม
ในรูปแบบช่วงเวลา OD ในช่วงเวลา OD
รูปแบบข้อมูลการทำธุรกรรมจะรวมถึง 15 นาทีเวลา
ช่วงเวลาต่อวัน -Origin ID‖และ -Destination ID‖
คอลัมน์ดูรหัสสถานีต้นทางและปลายทาง
สถานีตามลำดับ โหมด -Day ของคอลัมน์Month‖จับ
วันของเดือนสำหรับบันทึกที่ได้รับ (ตัวอย่างเช่นถ้าวัน
เป็น 13 พฤศจิกายน 2011, วันที่ของเดือนจะมี 13)
คอลัมน์ -Time Interval‖จับช่วงเวลาของการ
บันทึก; มันจะเป็นช่วงเวลา 15 นาทีเริ่มต้นจาก
การ 0600H 2345H คอลัมน์-Passenger‖จับ
จำนวนผู้โดยสารที่เดินทางมาจากต้นทางไปยัง
ปลายทางในวันนั้นของเดือนและเวลา
ช่วง.
เอาท์พุทของการเปลี่ยนแปลงจะถูกบันทึกเป็นไฟล์ CSV สำหรับ
ประสิทธิภาพการทำงานของอนุกรมเวลาการทำเหมืองข้อมูล โดยใช้ SAS
องค์กรขุด.
C. SAS องค์กรขุด
SAS องค์กรขุดแร่เป็นซอฟต์แวร์การวิเคราะห์
โปรแกรมที่ช่วยเพิ่มความคล่องตัวกระบวนการทำเหมืองข้อมูลและช่วยให้
ผู้ใช้ในการดำเนินการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และบรรยายเกี่ยวกับการที่มีขนาดใหญ่
ปริมาณของข้อมูล แอพลิเคชันที่มีการสร้างภาพแบบโต้ตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 4 แสดงการแปลงข้อมูลจากรายการข้อมูลในรูปแบบ o-d
ช่วงเวลาเวลา ใน o-d รูปแบบเวลาช่วงเวลา
, ข้อมูลการซื้อขาย รวม 15 นาที
ช่วงเวลาต่อวัน ที่ผมอยาก‖กำเนิด ID และ ID ‖
คอลัมน์ดูผมอยากปลายทางสถานีรหัสที่มาและปลายทาง
สถานีตามลำดับ ที่ผมอยากวันเดือน‖จับ
คอลัมน์วันของเดือนเพื่อให้บันทึก ( ตัวอย่างเช่น ถ้าวันที่ 13 พ.ย.
คือ วันนั้นของเดือนจะ 13 )
คอลัมน์เวลาผมอยาก‖ช่วงจับช่วงเวลาของ
บันทึก ; มันเป็น 15 นาที ช่วงเวลาที่เริ่มจาก
0600h เพื่อ 2345h . ‖ผู้โดยสารผมอยากคอลัมน์จับ
จำนวนผู้โดยสารที่เดินทางจากต้นทางไปยัง
ปลายทางในวันนั้นโดยเฉพาะของเดือนและ

เวลา ช่วงเวลาของการเปลี่ยนแปลงจะถูกบันทึกไว้เป็นแฟ้ม CSV สำหรับ
ประสิทธิภาพของข้อมูลอนุกรมเวลาเหมืองแร่ใช้ SAS Enterprise Miner
.
C . Sas Enterprise Miner SAS Enterprise Miner

เป็นซอฟแวร์วิเคราะห์โปรแกรมที่ผ่านกระบวนการการทำเหมืองข้อมูลและช่วยให้
ผู้ใช้ การสะกดและพรรณนาวิเคราะห์ขนาดใหญ่
ปริมาณของข้อมูล ใบสมัครมีการปฏิสัมพันธ์