数据分析 | 数盟 | Page 62
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SPSS K-means聚类分析案例——某移动公司客户细分模型

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作者 : 数据小兵 聚类分析在各行各业应用十分常见,而顾客细分是其最常见的分析需求,顾客细分总是和聚类分析挂在一起。 顾客细分,关键问题是找出顾客的特征,一般可从顾客自然特征和消费行为入手,在大型统计分析工具出现之前,主要是通过两种方式进行“分群别类”,第一种…

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数据挖掘中分类算法小结

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数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重 要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical Label);预测方法…

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数据分析、数据挖掘、数据统计、OLAP 之间的差异是什么?

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作者:孙文亮 我觉得前三个正好是广义数据分析的三个方向: 数据分析。专注于中小网站分析优化,网站地图、结构优化,SEO。多使用第三方工具如:开源分析模块(BIRT),CNZZ,Google Analytics(以下简称GA)。通过对网站属性数据(如pv, uv, 新用户占比,搜索词,跳出率…

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美团推荐算法实践:机器学习重排序模型成亮点

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作者:陈明 前言 推荐系统并不是新鲜的事物,在很久之前就存在,但是推荐系统真正进入人们的视野,并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司,还是近几年的事情。 随着互联网的深入发展,越来越多的信息在互联网上传播,产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段,用…

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什么是好的推荐系统?

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作者:2shou 我一直自诩是「菜刀流」的工程师,作为一个数据挖掘的门外汉,竟也操刀过三个推荐系统的项目了。这三个推荐系统,用户群不同,业务场景不同,连地域和文化也有些差别。所以近来总在琢磨,推荐系统的缘起千人千面,纷繁万变的细节当中,能不能汇聚出一些普遍共性?…

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数据挖掘之九大定律

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作者:Tom Khabaza 译者:qxde01 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程,这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式,是在20世纪90年代实践领域诞生的,是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。…

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舆情分析的几个主要概念

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作者:平行宇宙 下面是舆情分析领域的几个基础术语的定义,也可认为是研究方向,也为文本挖掘的任务和文献查找提供了思路。 舆情:通常是指较多群众关于现实社会及社会中各种现象、问题所表达的信念、态度、意见和情绪表现的总和;简而言之就是社会舆论和民情。一个严格定义…

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《面向程序员的数据挖掘指南》——(八)聚类

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译者:jizhang 《面向程序员的数据挖掘指南》——(一)简介:数据挖掘是什么 《面向程序员的数据挖掘指南》——(二)推荐系统入门 《面向程序员的数据挖掘指南》——(三)隐式评价和基于物品的过滤算法 《面向程序员的数据挖掘指南》——(四)分类 《面向程序员的数据挖…