SAS-EM 决策树操作案例

2016-04-07

摘要：决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集，然后将另外的规则应用在子数据集中，数据集不同相应的规则也不同，这样就形成第二层数据集的划分。一般来说 ...

决策树分类和预测算法的原理及实现

2016-03-22

算法决策树是一种通过对历史数据进行测算实现对新数据进行分类和预测的算法。简单来说决策树算法就是通过对已有明确结果的历史数据进行分析，寻找数据中的特征。并以此为依据对新产生的数据结果进行预测。 决策树由 ...

数据挖掘中决策树算法的研究及探讨

2016-02-15

数据挖掘中决策树算法的研究及探讨 随着计算机硬件和软件的飞速发展，尤其是数据库技术应用的日益普及，人们面临着快速扩张的数据海洋，如何有效的运用，成为我们信息工作者所关注的焦点，数据挖掘就是从大型数 ...

R语言学习之决策树

2015-12-10

R语言学习之决策树 决策树最重要的2个问题：决策树的生长问题，决策树的剪枝问题。     生长问题又包括了2个子问题：从分组变量的众多取值中选择一个最佳分割点和从众多输入变量中 ...

白话一下什么是决策树模型

2015-12-10

白话一下什么是决策树模型 有一天，小明无聊，对宿舍玩CS的舍友进行统计，结果刚记下四行，被舍友认为影响发挥，给踢到床下去了，让我们看看可怜的小明的记录： ----------------------------- ...

SAS决策树：信贷风险建模试验

2015-12-07

SAS决策树：信贷风险建模试验 信贷风险建模试验 一、 概论 决策树通过应用一系列简单的规则建立起对观测数据的分类。决策树对于观测值的分类建立在变量的输入值基础上。每条规则都是在前一条规则形 ...

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别

2015-11-28

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别  营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我 ...

基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用

2015-10-13

基于R语言和SPSS的决策树算法介绍及应用 机器学习在各个领域都有广泛的应用，特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见 ...

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念---数据分析师

2014-12-11

数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程。CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程。 数据挖掘的一般步骤 ...

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念

2014-10-27

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤＆常用的聚类、决策树和CRISP-DM概念 数据挖掘有很多不同的实施方法，如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下，那只是数据分析，不是数据挖掘。本文主要讲解数据挖掘的基本规 ...

【CDA干货】偏态分布的置信区间：从原理到实战，破解非对称数据的统计推断难题

2025-10-20

在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集中在几百元）、居民收入水平（高收入群体拉高均值，分布右偏）、产品故障间隔时间（多 ...

CDA 数据分析师：以量化策略分析框架为刃，破解企业决策的 “数据密码”

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 “运营拍板” 做促销可能导致成本失控，零售靠 “店长经验” 备货可能造成库存积压。而量化策 ...

数据分析师必备技能体系：从工具到思维，构建数据驱动的核心竞争力

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，又要能将分析结果转化为业务决策。但成为一名合格的数据分析师，绝非 “会用 Excel 做表”“会写 ...

【CDA干货】机器学习特征重要性分析：原理、实战与业务落地指南

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、提升模型效率，更能揭示 “哪些因素真正影响目标结果”（如用户流失的核心原因、房价波动的关 ...

【CDA干货】CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地

2025-09-23

CDA 业务数据分析：6 步闭环，让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，并非单纯 “分析数据”，而是通过标准化的业务数据分析流程，将模糊的业务问题转化为明 ...

【CDA干货】限制你眼界的不是算法，而是你自己：在技术工具时代重识人的核心价值

2025-09-22

当 “算法” 成为数据科学、人工智能、业务决策领域的高频词时，一种隐形的认知误区正悄然蔓延 —— 有人将分析结果不佳归咎于 “算法不够先进”，将业务突破难归因于 “没掌握复杂模型”，将认知局限解读为 “不会 ...

【CDA干货】Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用

2025-09-16

Excel 导入数据含缺失值？详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python（如 pandas 库）处理 Excel 数据时，“缺失值” 是高频痛点 ——Excel 表中的空白单元格、“N/A” 标记或格式错误，导入后常会转化为 pandas ...

【CDA干货】统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向

2025-09-10

统计模型的核心目的：从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具，并非简单的 “公式堆砌”，而是围绕特定目标构建的 “数据 - 逻辑 - 结论” 转化载体。在实际应用中，相同的数据通过不同目的 ...

【CDA干货】机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析

2025-09-09

机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于推荐系统、金融风控、工业质检、医疗诊断等领域。然而，并非所有机器学习项目都能实现 ...

【CDA干货】随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析

2025-09-05

随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的经典代表，凭借对单决策树缺陷的优化，成为分类、回归任务中的 “万 ...