将 InfoSphere Warehouse 数据挖掘与 IBM Cognos 报告集成，第 2 部分: 使用 InfoSphere Warehouse 和 Cognos 检测偏差

核心提示： 查看原图（大图）可以看到，这里有两个附加列，将 InfoSphere Warehouse 数据挖掘与 IBM Cognos 报告集成，第 2 部分: 使用 InfoSphere Warehouse 和 Cognos 检测偏差(5)，即 DEV_DEGREE 和 CLUSTER_ID，前一个列表明

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可以看到，这里有两个附加列，即 DEV_DEGREE 和 CLUSTER_ID。前一个列表明记录倾向于离群值的程度。cluster id 是记录所属的 “离群值” 集群的 id。可以通过分析 find deviation 操作符内部创建的集群模型，提取关于这些集群的更多信息。（本文还将对此进行详细讨论）。

图 4. 结果表 BANK.CUSTOMER_OL 中的示例数据

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为偏差检测创建交互式 Cognos 报告

在本节中，学习如何创建允许交互式查看离群值的 Cognos 报告。开始时可以使用一个类似于本系列第一篇文章中所用的报告。但是，这次不是一个病人列表（其中有一个关于哪些病人应该进行体检的指示器），而是一个客户列表，其中有一个关于应该检查哪些客户的指示器，看是否存在欺诈或潜在机会。这种方法适用于有较少数量客户的列表，但不适用于有数千个条目的列表。而且，分析师可能还想看是什么使得一个特定的客户成为一个 “离群值”。需要更多的信息才能完成这个任务。因此，让我们从两个方面来扩展这个简单的方法：

将客户按职业分组，并提供关于每种职业发现多少离群值的概述。这种分组方式对于处理大量的信息是一个好方法。例如，可以让一个特定的雇员负责一个类别，使每个类别都得到检查。除了职业外，其他方面也可以用于分组（比如位置）。