说说什么是数据挖掘 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧,这样的定义方式比较抽象,但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目,业界至今仍没有统一的规范 ...
2016-12-07零售数据分析:如何对产品价格分组 在零售体系中,产品有个属性是所属的价位段(或者价格带),即:某个产品属于哪个价位段,以方便我们做统计分析的需要。 在统计学中对此称为:数据分组。数据分组的方法有 ...
2016-12-07数据分析师会被算法取代么 《疑犯追踪》里的那个“机器”,主要工作就是分析人的行为,然后找出一些“目标人员”,再由业务人员去接触。看上去,这个机器完全是代替了数据分析师的工作啊。 抛开美剧里的这种 ...
2016-12-07数据挖掘 | 数据理解和预处理 小编遇到过很多人(咳咳,请不要对号入座),拿到数据后不管三七二十一,先丢到模型中去跑,管它具体什么样呢,反正“大数据”嘛,总能整出点东西来。 但就像上次说过的,“大数 ...
2016-12-07数据挖掘典型应用:关联分析 关联分析是一个很有用的数据挖掘模型,能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合,同时也能指导货架摆放是否合理,还能够找到更多的潜在客户,的确真正的把数据挖掘落 ...
2016-12-06数据挖掘其实就是为了干这四种事 数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说,数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题 ...
2016-12-06新手学数据分析,你应该知道的三件事 什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助 ...
2016-12-06大数据时代,什么是数据分析的灵魂 什么是数据?数据(data)在拉丁文里是“已知”的意思,在英文中的一个解释是“一组事实的集合,从中可以分析出结论”。笼统地说,凡是用某种载体记录下来的、能反映自然界和 ...
2016-12-06如何更有价值采集数据,高效分析数据 一. 数据采集的三大要点 1. 全面性 数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。 比如对于“查看商品详情”这一行为,需要采集用户触发时的环境信息、会话 ...
2016-12-06互联网数据分析的底层应用架构 说起互联网、电商的数据分析,更多的是谈应用案例,如何去实践数据化管理运营。而这里,我们要从技术角度分享关于数据的技术架构干货,如何应用BI。 原文是云猴网BI总经理王卫 ...
2016-12-06SPSS分析技术:因子分析;调查问卷的效度分析 在以多个变量测量事物性质的过程中,经常出现多个变量交叉与重叠的情况。例如,在大学课程情况的问卷调查中,我们可以设置几个不同的问题来测试教师的课件制作情况, ...
2016-12-05SPSS中介效应分析 社会心理学研究中经常遇到分析待研究的自变量与因变量之外的第三者变量在其中所扮演的角色和意义。如果第三者变量是协变量,我们可以通过协变量的方差分析或回归分析加以控制;如果第三者经过 ...
2016-12-05SPSS分析技术:非线性回归;科学种田!肥料应该用多少合适 非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系,有点拗口。在曲线回归总已经介绍,可以通过变量装换,转化为线性关系, ...
2016-12-05SPSS缺失值得分析处理 在资料收集的过程中,由于各种原因可能导致数据收集不全,就会产生缺失值,且这种情况往往无法避免。如果缺失值处理不当,就会导致分析结果精度降低,出现偏倚甚至是错误的理论,因此缺失 ...
2016-12-05选择合适技术进行大数据分析 大数据的能量和其为企业带来的竞争力优势已经逐渐显现,现在大数据已经成为商业智能、分析和数据管理市场领域中讨论度最高的话题之一,当然也是最热门的流行语之一。此外,企业已经 ...
2016-12-05使用R语言进行数据清洗 数据清洗是整个数据分析过程中一个非常重要的环节。数据清洗的目的有两个,第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。本篇文章将介绍几种简单的使用R进行数 ...
2016-12-05关于数据分析:你想知道的都在这里 数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。 做数据分析 ...
2016-12-04浅谈数据挖掘在财务数据分析中的应用 利用数据挖掘技术的优势,通过建立预测分析模型,可以有效提高企业财务分析和预测能力。 (一)投资决策分析能力 投资决策分析是一个复杂的过程,不仅要考虑投资项目 ...
2016-12-04R中大型数据集的回归 众所周知,R语言是一个依赖于内存的软件,就是说一般情况下,数据集都会被整个地复制到内存之中再被处理。对于小型或者中型的数据集,这样处理当然没有什么问题。但是对于大型的数据集,例 ...
2016-12-04数据分析-AHP层次分析法 层次分析法(The analytic hierarchy process)简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Satty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法 ...
2016-12-04在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13