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  • 数据挖掘及入门应用方法！袋鼠社区

    应该认识到数据挖掘有两种类型：不仅是知识发现，还有假设检验，就像统计分析一样。假设检验（面向目标）数据挖掘有一个客观变量来预测购买量和客户反应，并据此对客户进行分类。回归分析、决策...

  • 数据挖掘在企业营销管理中的应用和发展

    数据挖掘是数据库知识发现中的核心部分，在技术上的定义是一种通过一定的算法和规则从大量的、散乱的数据中提取出潜在的、有效的、能被理解的信息的高级数据处理方法，融合了数据库、 人工智能 、机器学习、 统计 学等多个领域的理论和技术。在浅层 应用 上，它利用现有数据库 管理 系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、 统计 分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层应用上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识

  • 分享一本学习数据挖掘不得不知道的32个经典案例

    无论是入门级的数据分析员还是有一定基础的数据分析师，都能通过本书完善、加深对数据分析的认识。下面介绍下目录内容，文末附领取方式。目录内容，文末附领取方式。目录领取方式这份实...

  • 数据挖掘

    数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD） 数据挖掘概述 编辑本段 回目录 数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Data

  • 数据挖掘在客户关系管理中的应用

    然后利用数据挖掘工具从交易记录中挖掘相应的知识。客户的保持 随着行业中竞争愈来愈激烈，人们普遍认识到获得一个新客户的开支比保持一个老客户的开支要大得多。所以如何保持原来老的客户，不让他们流失就成为CRM的一个重要课题。在...

  • 机器学习与CTA:数据挖掘与人类对世界的认识

    大概率看空的商品是白糖,焦炭,玉米,焦煤。机器学习与基本面结合商品策略收益-1.13%,下周看多铅,看空锡。风险提示: 根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。

  • 终于有人把“数据分析师”，讲清楚了！

    当然这不是严谨的发展史，例如 数据挖掘 技术早在20世纪90年代就存在了，这里的发展路径更多是从主流市场的角度来理解，也可以说是求职市场的变化。例如2015年以前很少有专门的数据分析师岗...

  • 专家观点

    此外，受到广泛认可的跨行业数据挖掘标准流程(Cross-industry standard process for data mining，CRISP-DM)，也将理解和把握应用场景排在数据挖掘的首要位置。因此，把临床问题有效转化为数据分析需求，才能设计临床特征...

数据挖掘的认识和理解

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