cda

数字化人才认证

首页 > 行业图谱 >

大数据入门的四个必备常识

大数据入门的四个必备常识
2016-05-08
大数据入门的四个必备常识 一、大数据分析的五个基本方面 1,可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能 ...

如何成为合格的数据分析师

如何成为合格的数据分析师
2016-05-04
如何成为合格的数据分析师 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识),多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 数据库查询 ...

常见的数据科学家面试77个问题

常见的数据科学家面试77个问题
2016-05-04
常见的数据科学家面试77个问题 下面是77个关于数据分析或者数据科学家招聘的时候会常会的几个问题,供各位同行参考。 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计 ...

CDA II Python:从零进阶,到建模挖掘手把手教学

CDA II Python:从零进阶,到建模挖掘手把手教学
2022-01-20
   CDA LEVEL II Python专题开课倒计时,你从未见过的_用Python玩转数据挖掘!    Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java ...

数据挖掘主要解决的四类问题

数据挖掘主要解决的四类问题
2016-04-25
数据挖掘主要解决的四类问题 数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳,数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的: ...

基于树的建模-完整教程(R & Python)

基于树的建模-完整教程(R & Python)
2016-04-21
基于树的建模-完整教程(R & Python) 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一,主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型,它们映射非线性关 ...

WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林

WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林
2016-04-20
WePay机器学习反欺诈实践:Python+scikit-learn+随机森林 什么是shell selling? 虽然欺诈几乎涉及各种领域,但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子,支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何 ...

以“上大学分析”为例体验什么是数据挖掘

以“上大学分析”为例体验什么是数据挖掘
2016-04-19
谈到BI,就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具,对数据进行分析,发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验什么是数据 ...

大数据分析五步法:以新经济指数为例

大数据分析五步法:以新经济指数为例
2016-04-14
大数据分析五步法:以新经济指数为例 当下,大数据已经上升到国家战略。2016年3月17日出炉的《国民经济和社会发展十三五个五年计划规划纲要》提出,要“实施国家大数据战略,把大数据作为基础性战略资源,全面 ...

朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现

朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现
2016-04-13
朴素贝叶斯分类和预测算法的原理及实现 决策树和朴素贝叶斯是最常用的两种分类算法,本篇文章介绍朴素贝叶斯算法。贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名,用来解决两个条件概率之间的关系问题。简单的说就是在已 ...

SAS数据挖掘实战篇【六】

SAS数据挖掘实战篇【六】
2016-04-10
SAS数据挖掘实战篇【六】 6.3  决策树 决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的 子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规 ...

SAS数据挖掘实战篇【五】

SAS数据挖掘实战篇【五】
2016-04-10
SAS数据挖掘实战篇【五】 SAS——预测模型 6.1 测模型介绍 预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时 间为关键属性的关联知识, ...

数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法选择合适的模型描述

数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法选择合适的模型描述
2016-04-09
数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法选择合适的模型描述 电信资费套餐是电信运营商进行客户关系管理的手段,能使客户受惠并提高运营商收益。使用数据挖掘技术可以制定资费套餐。首先介绍了数据挖 ...

 CDA数据分析师 Level II 建模SPSS Modeler专题报名倒计时!北京/上海/深圳/远程

CDA数据分析师 Level II 建模SPSS Modeler专题报名倒计时!北京/上海/深圳/远程
2022-01-20
背景介绍 企业想要在竞争激烈的市场中胜出,决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示,75%的企业在面临拟定策略时,常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法,才能快速且 ...

SAS数据挖掘实战篇【二】

SAS数据挖掘实战篇【二】
2016-04-08
SAS数据挖掘实战篇【二】 从SAS数据挖掘实战篇【一】介绍完目前的数据挖掘基本概念之外,对整个数据挖掘的概念和应用有初步的认识和宏观的把握之后,我们来了解一下SAS数据挖掘实战篇【二】SAS工具的应用。 ...

SAS数据挖掘实战篇【一】

SAS数据挖掘实战篇【一】
2016-04-08
SAS数据挖掘实战篇【一】 1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生 需求是一切技术之母,管理和计算机技术的发展,促使数据挖掘技术的诞生。随着世界信息技术的迅猛发展,信息量也呈几何指数增长, ...

信息熵与方差-联系与区别

信息熵与方差-联系与区别
2016-04-05
    熵的概念很早就在物理学中出现,热力学中的熵用于衡量物质状态的混乱程度。霍金在《时间简历》中也对熵有着有趣的表述:一个常有人打扫清洁的屋子,熵值低,一个不打扫的屋子,熵值就高,自然界 ...

大数据面试可能遇到的问题

大数据面试可能遇到的问题
2016-04-04
大数据面试可能遇到的问题 1、你处理过的最大的数据量?你是如何处理他们的?处理的结果。 2、告诉我二个分析或者计算机科学相关项目?你是如何对其结果进行衡量的? 3、什么是:提升值、关键绩效指标、强壮 ...
一位资深数据分析师的分享:掌握基础及更新知识
2016-04-03
一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识),多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算 ...

数据挖掘问答精选收藏

数据挖掘问答精选收藏
2016-04-01
数据挖掘问答精选收藏 1. 现在有大数据、精准挖掘、人工智能等这么多概念及技术,它们之间的关系以及企业大数据实施的路线图应该是怎样的? 来自用户 SmartMining 的回答: 大数据、数据挖掘、 ...

OK