数据挖掘系列分类算法评价 一、引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择 ...
2016-08-15数据挖掘系列使用mahout做海量数据关联规则挖掘 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘,weka方便实用,但不能处理大数据集,因为内存放不下,给它再多的时间也是无用,因此需要进行分布式计算,ma ...
2016-08-15数据挖掘系列使用weka做关联规则挖掘 前面几篇介绍了关联规则的一些基本概念和两个基本算法,但实际在商业应用中,写算法反而比较少,理解数据,把握数据,利用工具才是重要的,前面的基础篇是对算法的理解,这 ...
2016-08-15数据挖掘系列关联规则评价 前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的,如果一个规则的自信度高,我们就说它是一条强规则,但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 ...
2016-08-15数据挖掘系列关联规则FpGrowth算法 上一篇介绍了关联规则挖掘的一些基本概念和经典的Apriori算法,Aprori算法利用频繁集的两个特性,过滤了很多无关的集合,效率提高不少,但是我们发现Apriori算法是一个候选消 ...
2016-08-15数据挖掘系列关联规则挖掘基本概念与Aprior算法 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经 ...
2016-08-15数据挖掘之KNN分类 分类算法有很多,贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等,神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称,即k最邻近,就是找k个最 ...
2016-08-15数据挖掘系列决策树分类算法 从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。 这篇先介绍 ...
2016-08-15数据挖掘(支持向量机) 支持向量机(Support Vector Machine)是数据挖掘算法中最强壮,最准确的方法之一。它是由Cortes 和 Vapnik 于1995年首先提出来的,它能根据有限的样本信息在 模型的复杂度和学习能 ...
2016-08-15SPSS:如何生成个案编码(ID)之数据转换及系统变量的使用 如何用SPSS生成个案编码,其目的是在数据操作过程中,可能需要排序等功能,导致无法恢复原状态,因此想在对数据整理前,插入一个顺序编号,以便能够恢复 ...
2016-08-15SPSS:方差分析之趋势检验 有网友问方差分析可以做趋势检验吗?比如想知道研究对象的指标是否随着年龄的增长有变化趋势时,是否可以用趋势检验得到答案呢?其实SPSS是提供了解决办法的。 〖例题〗已知97名幼儿 ...
2016-08-15大数据分析过程中经常遇到那13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果,展示的形式很多,有各种图形以及报表,最早的应该是简单的几条数据,然后搞个web页面,展示一下数据。早期可能 ...
2016-08-15产品经理一定要避免的几大数据分析误区 总结下产品经理生涯以往的数据分析经验,认为最重要的是我们首先一定避免走入下列几个误区。 一、高流量即高转化 已经听到过绝对不止一家,“这个渠道流量不错,多 ...
2016-08-14数据分析师最基本的素养 作为一个数据分析师,你知道数据分析师最基本的素养和要求吗?作为一名数据分析师,要“三心二意”。 信心 数据分析师都知道,要经过数次对海量数据的收集整、逻辑运算、分析汇总 ...
2016-08-14产品经理数据分析方法有哪些 对产品经理而言,用事实说话,即用数据说话,真实有效的数据是做出一切决策的支持和依据。数据能让我们认识到当前存在的问题,分析原因,进而预测未来可能性。 产品经理想做好数 ...
2016-08-14如何在Excel里实现一张图显示多系列直方图 我们在分析的时候,经常需要设计模拟器,特别是在结合分析和离散选择模型中,通过模拟分析市场份额进行测算!当然,有时候我们特别希望根据不同的选择显示不同的数据 ...
2016-08-13说说数据分析的数据敏感? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去,马云又创造了新的成绩,912亿。从去年 ...
2016-08-13一招洪荒之力,让你的图表逼格飞 好的数据分析必须要配好的图表,好的图表才能自己会说话,并且受众看起来也赏心悦目。但是好看的图表并不一定是好的图表,图表既是为做图者的目的服务的,也是为受众读图服务的 ...
2016-08-13关于数据分析,管理者常犯的四个错误 有关数据和数据分析的高谈阔论比比皆是。不断有人告诫各大公司要规划恰当战略来收集分析大数据,并警告不这么做可能带来的不良后果。像《华尔街日报》近日就提到公司享有客 ...
2016-08-12数据分析实际上是挖掘用户需求 相对现在风生水起的阿里巴巴、京东等互联网大头企业来说,还有很多新兴的互联网企业也获得了不少投资者的亲赖,一份花哨的PPT还是一段精彩的演讲,还是几组说明的数据,对于投资 ...
2016-08-12