微博商业数据挖掘方法 本文主要介绍微博商业数据挖掘的体系及方法，但并不注重模型和算法这些细节，而是阐述数据如何贴近、支持和引导业务，如何建立合理的评价体系，以及如何围绕这两点建设数据挖掘架构。 ...
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 ...
2017-05-04
数据挖掘算法（logistic回归，随机森林，GBDT和xgboost） 面网易数据挖掘工程师岗位，第一次面数据挖掘的岗位，只想着能够去多准备一些，体验面这个岗位的感觉，虽然最好心有不甘告终，不过继续加油。 不过 ...
2017-05-04
秒懂数据统计、数据挖掘、大数据、OLAP的区别 在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据 ...
2017-05-04
数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不 ...
2017-05-04
从数据挖掘视角谈本土零售业的精确营销 随着市场竞争的日益激烈，零售市场的大众营销模式已经无法适应当前复杂的环境。在信息技术飞速发展的背景下，利用数据挖掘技术对精确的营销策略加以制定，成为当前本土零 ...
2017-05-04
数据挖掘对网络营销的重要意义 近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显 ...
2017-05-03
利用Python练习数据挖掘 覆盖使用Python进行数据挖掘查找和描述数据结构模式的实践工具。 第一节 介绍 数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。 ...
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 ...
2017-05-03
数据挖掘:手把手教你做文本挖掘 1文本挖掘定义 文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算 ...
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 ...
2017-05-03数据挖掘中的分类问题 分类（classification）问题是数据挖掘领域研究的历史最为悠长，也是研究的较为透彻的问题。在数据挖掘领域，分类可以看成是从一个数据集到一组预先定义的、非交叠的类别的映射过程。其中 ...
2017-05-03
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 ...
2017-05-02
SPSS因子分析法-例子解释 因子分析的基本概念和步骤 一、因子分析的意义 在研究实际问题时往往希望尽可能多地收集相关变量，以期望能对问题有比较全面、完整的把握和认识。例如，对高等学校科研状况的评 ...
2017-05-02
SPSS常用统计图 SPSS统计图形的绘制 ? 一、概述 ? 二、统计图的分类 ? 三、常用统计图 ? 四、小结 一、概述 ? 统计描述: ? 包括统计指标和统计图、表 ? 统计图的特征： ? （1）形象化： ? 变抽象的文字为形象 ...
2017-05-02
数据挖掘九律，看完不后悔 一位挖掘专家 tom khabaza 提出了挖掘九律，挺好的东西，特别是九这个数字，深得中华文化精髓，有点独孤九剑的意思： 第一，目标律。数据挖掘是一个业务过程，必须得有业务目标。 ...
2017-05-02
主成分分析法及其在SPSS中的操作 一、主成分分析基本原理 概念：主成分分析是把原来多个变量划为少数几个综合指标的一种统计分析方法。从数学角度来看，这是一种降维处理技术。 思路：一个研究对象，往往 ...
2017-05-02
利用SPSS进行主成分分析 【例子】 以全国31个省市的8项经济指标为例，进行主成分分析。 第一步：录入或调入数据（图1）。 图1 原始数据（未经标准化） 第二步：打开“因子分析”对话框。 沿着主菜 ...
2017-05-02
Excel中回车键的6大超实用功能，99%的人都不知道 看到标题，各位天天和Excel打交道的HR们也许会说，“回车键”还能不会用？！要我说，你还真有可能不会用！下面给大家分享回车键在Excel中的6个用法。 回车 ...
2017-05-01
Excel中怎么设计炫酷折线图 1.启动excel2010，执行文件-打开命令，打开一份事先准备好的表格数据内容。 2.数据区域中任意一个单元格，执行插入-折线图命令，从中选择带数据标记的折线图。 3、在 ...
2017-05-01数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10
