计量之路：有什么理由让我们选择SAS?

2022-01-20

  数据挖掘：从现有的大量数据中，攫取不明显、之前未知、可能有用的知识 ——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro 市面上做数据挖掘的工具非常多，可谓是百 ...

CDA II-SAS：掌控数据挖掘于指尖

2022-01-20

当学习数据分析时，我们学到了什么? “数据分析不只是统计方法，更重要的是贴近业务的需求分析、实施过程、与效果评估。真正了解一个行业，就要接触到这个行业的遗产，目前商业数据分析遗产基本上都是以SAS的 ...

数据分析师不可不知的10大基础实用算法及其讲解

2016-05-24

数据分析师不可不知的10大基础实用算法及其讲解 算法一：快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种 ...

R语言与分类算法的绩效评估

2016-05-18

R语言与分类算法的绩效评估 关于分类算法我们之前也讨论过了KNN、决策树、naivebayes、SVM、ANN、logistic回归。关于这么多的分类算法，我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀。 既然要对分类算法进行评价，那 ...

CDA II-R:前沿营销与客户关系管理商业案例

2016-05-17

强强联合打造稀缺商业数据分析课程。本课程将世界客户关系管理方面的领导者美库尔公司 （Merkle Inc）在专业管理咨询方面的几十年的经验积累与CDA数据分析研究院的教学理念与方法相结合，归纳了在商业 ...

如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员？

2016-05-07

如何用贝叶斯算法甄选优质PD和程序员？ 今天中午和同事聚餐的时候讨论一个有趣的话题：我们经常用朴素贝叶斯来过滤垃圾邮件，可以用朴素贝叶斯算法来挑选靠谱的小伙伴、过滤掉不靠谱的求职者吗？ 正方观点招 ...

大数据概念潮来势凶猛 你被忽悠了吗？

2016-05-04

大数据概念潮来势凶猛 你被忽悠了吗？ 近年国内大数据概念被炒得愈发火热，相关的产品厂商也如雨后春笋般应运而生，大数据服务市场迎来爆发期。然而，很多大数据服务仍然处于“玩概念”的阶段，大数据只被当做 ...

支持向量机实例讲解

2016-04-20

支持向量机实例讲解 简介 掌握机器学习算法不再是天方夜谭的事情。大多数初学者都是从回归模型学起。虽然回归模型简单易学易上手，但是它能解决我们的需求吗？当然不行！因为除了回归模型外我们还可以构建许 ...

机器学习的认知和算法总结

2016-04-10

机器学习的认知和算法总结 相信不少人都没弄明白机器学习和数据挖掘的区别是什么？其实机器学习并不等同于数据挖掘，数据挖掘更多的是从目标角度去理解数据，然后利用算法建模探索有价值的结论；而机器学习 ...

大数据挖掘技术之DM经典模型(下)

2016-04-07

大数据挖掘技术之DM经典模型(下) 接着上篇大数据挖掘技术之DM经典模型(上)文章，接下来我们将探讨朴素贝叶斯模型、线性回归、多元回归、逻辑回归分析等模型。 4、朴素贝叶斯模型 表查询模型简单有效 ...

大数据挖掘技术之DM经典模型(上)

2016-04-07

大数据挖掘技术之DM经典模型(上) 实际上，所有的数据挖掘技术都是以概率论和统计学为基础的。 下面我们将探讨如何用模型来表示简单的、描述性的统计数据。如果我们可以描述所要找的事物，那么想要找到它就 ...

scikit-learn的主要模块和基本使用

2016-03-22

 scikit-learn的主要模块和基本使用 对于一些开始搞机器学习算法有害怕下手的小朋友，该如何快速入门，这让人挺挣扎的。 在从事数据科学的人中，最常用的工具就是R和Python了，每个工具都有其利弊，但是Py ...

LEVEL II数据挖掘全流程_四大专题，皆为大牛！

2022-01-20

CDA Level Ⅱ：建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验，或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。 ...

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强

2016-02-20

大数据工具比较-R语言和Spark谁更强 现如今的大数据工具真是多，在数据分析师工作中，使用哪些工具更加合适呢，r语言和Spark机器学习那个中有市场率更高些，那个在运算中更快更强些呢？ Spark的机器学习库 ...

用于分类规则挖掘的贝叶斯信念构造算法

2016-01-12

用于分类规则挖掘的贝叶斯信念构造算法 随着数据库技术的广泛应用，各行各业都积累了大量有用数据。这些数据所隐含的内在联系可能就是有价值的知识，如何发现、提取这些知识和规则并加以利用就成了当务之急。 ...

从小数据到大数据分析应用

2016-01-04

从小数据到大数据分析应用 数据整理是数据分析过程中最重要的环节，在大数据分析过程中也是如此。在小数据时代，数据整理包括数据的清洗、数据转换、归类编码和数字编码等过程，其中数据清洗占据最重要的位置 ...

大数据精准营销中的个性化推荐与应用

2015-12-24

大数据精准营销中的个性化推荐与应用 亚马逊通过个性化推荐所获取的交易额占总交易额的20%；双十一期间，天猫和淘宝通过对数据的挖掘，使用了“千人千面”的个性化推荐；阿里CEO张勇在之后的媒体沟通会上肯 ...

面试数据分析师的常见问题

2015-12-22

面试数据分析师的常见问题。数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。那么在应聘数据分析师这一职位的求职者会面临哪些面试问题呢？ &n ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么？

2020-05-29

机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...

如何正确选择线性回归、逻辑回归、决策等机器学习算法

2020-05-27

机器学习既是艺术又是科学。但当您查看机器学习算法时，没有一种解决方案或一种适合所有情况的算法。有几个因素会影响您选择哪种机器学习。 有些问题非常具体，需要采取独特的方法。例如，如果您使用推荐系统， ...