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数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分

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来源:炼数成金 正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。   根据美国数据库营销…

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一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操

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摘要:本文主要是介绍一下SAS的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。这里重点拿常见的工具SAS+R语言+Python介绍! 1  聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术。聚类把全体数据实例组织…

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探索大数据背景下的基因研究

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基于高性能计算集群这样的新一代测序器和快速演化分析平台,基因研究领域已经被海量数据淹没。众多基因、癌症、医学研究机构和制药公司不断产生的海量数据,已不再能被及时的处理并恰当的存储,甚至通过常规通讯线路进行传输都变得困难。而通常情况下,这些数据必须能被快速存储…

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淘宝实战——教你数据挖掘好方法

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原文链接:http://www.afenxi.com/post/11808 摘要:下面通过4种对应的场景来帮助读者理解数据挖掘的4种任务。 (1)老板要求小白做一份市场分析——预测。 拿到市场分析的数据源后就要明确知道,分析市场最主要的价值就在于“先知”,即比竞争对手提前预知市场行情。因此接…

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做好数据挖掘模型的9条经验总结

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本文转自51CTO  原文链接http://developer.51cto.com/art/201603/507311.htm 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…

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以性别预测为例,谈谈数据挖掘中的分类问题

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本文转载自极客头条 作者:王琪 互联网的迅猛发展,催生了数据的爆炸式增长。面对海量的数据,如何挖掘数据的价值,成为一个越来越重要的问题。本文首先介绍数据挖掘的基本内容,然后按照数据挖掘基本的处理流程,以性别预测实例来讲解一个具体的数据挖掘任务是如何实现的。 …

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【译文】数据科学的统计学入门

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本文为数盟原创译文,欢迎转载,注明出处“数盟社区”即可 对于未处在定量领域中的有志数据科学家们,学习统计学可是条令人胆寒的不归路。不论你是个计算机工程专业的大学生,寻找事业新出路的开发人员还是个MBA研究生,似乎在数据科学中最让大家觉得害怕的部分总是统计学。至少…

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掌握数据挖掘大法,让你告别累成dog的日子!

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作者:何明科 本人工科本科,毕业后做战略管理咨询,其后做过股票交易员以及VC/PE投资。所工作过的机构基本都是行业内的顶尖公司,简单来说就是:我是做咨询/投资里面最会写程序的,也是写程序里面最懂咨询/投资的。 所以以下为大家总结了一些亮瞎合金眼的案例—— •在咨…