数据挖掘方法之客户分类

2017-05-06

数据挖掘方法之客户分类 客户分类是基于客户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区分。客户分类以客户属性为基础的应用。客户分类通常依据客户的社会属性、行为属性和价值属性。 按客户对企业的价值来 ...

异常检测的数据挖掘方法

2017-05-06

异常检测的数据挖掘方法 我们正淹没在从世界范围内收集的海量的数据里，同时我们也渴求知识 异常事件发生相对较少 然而，一旦发生，它们的影响将会很戏剧性，并且通常具有负面影响 \"在草堆中找针 ...

数据挖掘案例—药物选择决策支持

2017-05-06

数据挖掘案例—药物选择决策支持 针对病人的病情和体质情况，医生往往需要采用不同的用药。本案例通过数据挖掘，对医院积累的历史数据进行分析，确定病人选择何种药物对治疗疾病最为有效，并开发了相应的药物选 ...

好课推荐丨CDA建模分析师-R语言

2017-05-05

数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业，目前有75%左右的数据科学家使用R语言，有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天，我们来了解一下R语言的前世今生。 一、R的诞生 ...

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系

2017-05-05

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系 （一）模式识别的诞生与人工智能 自动控制起始是从工业革命之后，人们就希望设计出减少人工干预，能自己进行调节(regulate)的机器，工程领域开始想出了根轨迹等等 ...

空间数据挖掘方法

2017-05-04

空间数据挖掘方法 空间数据挖掘是指从空间数据库中抽取没有清楚表现出来的隐含的知识和空间关系，并发现其中有用的特征和模式的理论、方法和技术。空间数据挖掘和知识发现的过程大致可分为以下多个步骤:数据准 ...

数据挖掘中易栽的10个坑

2017-05-03

数据挖掘中易栽的10个坑 1.缺乏数据 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。 例如： -欺诈侦测(：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易没有被正确标 ...

数据挖掘相关的数学基础

2017-05-03

数据挖掘相关的数学基础 数据挖掘，是指从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，是近年来计算机领域火热的研究内容。作为一个大的命题，为了便于引入讨论，这里以本人目前涉及的游戏工业领域的数 ...

【广东粤数大数据有限公司】招聘数据分析师

2017-05-02

【广东粤数大数据有限公司】招聘数据分析师     职位月薪：18000-30000元/月     工作地点：深圳-南山区     发布日期：5/2/2017 11:55:30 AM     工 ...

数据挖掘基本任务

2017-05-02

数据挖掘基本任务 数据挖掘主要做什么？换而言之，数据挖掘主要解决什么问题呢？这些问题，可以归结为数据挖掘的基本任务。 数据挖掘的基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、奇异值检测和智能推荐等 ...

「CDAS 在线」央企财会到数据分析师的华丽转变

2017-04-28

去年的CDAS 2016 第三届中国数据分析师行业峰会上，有一个比较特别的分论坛。这个论坛的嘉宾有些原本并不是业内人士，但经过一段时间的学习，他们成功转型，成为一名数据分析师。他们也有一个共同的身份—— CDA ...

大数据重塑竞争力

2017-04-22

大数据重塑竞争力 时至今日，如果你和你的企业还不懂什么是大数据，只能说明你已经迷失在“时间的战场”，你甚至有必要重新审视企业的顶层设计和商业路径。 大数据并非新鲜事物，它正从单一的技术服务层面逐 ...

R语言中plyr包

2017-04-20

R语言中plyr包 apply族函数是R语言中很有特色的一类函数，包括了apply、sapply、lapply、tapply、aggregate等等。这一类函数本质上是将数据进行分割、计算和整合。它们在数据分析的各个阶段都有很好的用处。例 ...

大数据时代下的数据挖掘简析

2017-04-12

大数据时代下的数据挖掘简析 随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。以下是国内领先的移动大数据服务商极光大数据的副总裁 ...

谷歌微软等科技巨头数据科学岗位面试题（108道）

2017-04-05

来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很 ...

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机

2017-04-03

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机 一、感知机的概念     感知机是一种二类分类的线性模型，输入实例的特征向量，输出为实例的类别，即+1或者-1。感知机模型是神经网络和支持向量机的基 ...

扒一扒真实的大数据行业

2017-04-02

扒一扒真实的大数据行业 大数据是近年来方兴未艾的行业，也是企业服务的一个重要门类，在上一期的文章中做了简单的罗列和介绍。在今天的文章中，水镜先生结合自己的专业知识，为大家扒一扒真实的大数据行业。 ...

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法

2017-04-01

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法 随着机器学习的进一步火热，越来越多的算法已经可以用在许多任务的执行上，并且表现出色。 但是动手之前到底哪个算法可以解决我们特定的实际问 ...

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级 一、引入 支持向量机（SupportVector Machines），这个名字可是响当当的，在机器学习或者模式识别领域可是无人不知，无人不晓啊。八九十年代的时候 ...

简单易学的机器学习算法—支持向量机

2017-03-20

简单易学的机器学习算法—支持向量机 支持向量机(Support Vector Machines, SVM)被公认为比较优秀的分类模型，有很多人对SVM的基本原理做了阐述，我在学习的过程中也借鉴了他们的研究成果，在我介绍基本 ...