数据挖掘之决策树分类

2016-05-19

数据挖掘之决策树分类 1. 理论知识 决策树分类算法的一般流程如下：一开始，所有的实例均位于根节点，所有参数的取值均离散化；根据启发规则选择一个参数，根据参数取值的不同对实例集进行分割； ...

基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究

2016-05-17

基于变精度粗糙集的决策树优化算法研究 决策树是指用树形结构来表示决策集合，是一种直观的知识表示方法，同时也是高效的分类器，可以非常容易地产生关联规则。 其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个 ...

定位目标找用户，分类筛选决策树

2016-05-07

定位目标找用户，分类筛选决策树 营销测试方法通过广告宣传引导用户开通或试用产品，并分析其中响应的用户特点。与营销测试有所不同，存量用户建模的反馈数据不需要经过市场测试，而是根据存量用户是否使用该产品 ...

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】数据分析全流程常见问题：成因、危害与实操解决方案

2026-03-16

在数字化时代，数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑，从数据仓库搭建（如维度表与事实表的设计）、数据采集清洗，到分析建模、结论落地，每一个环节都可能出现问题。很多从业者看似掌握了工具与方 ...

【CDA干货】随机森林模型训练全解析：从参数调优到实战落地

2026-03-12

在机器学习建模体系中，随机森林作为集成学习的经典算法，凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势，成为分类、回归任务中的“首选工具”。而模型训练作为核心环节，直接决定了最终的预测效果与业务 ...

【CDA干货】随机森林算法重要性分析：原理、实操与业务价值

2026-03-12

在机器学习建模过程中，“哪些特征对预测结果影响最大？”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息？”是从业者最常面临的核心问题。随机森林作为一种集成学习算法，不仅具备高精度、抗过拟合、适配多场景的优势，更自带“ ...

【CDA干货】金融数据分析：为什么异常值处理是必做环节？

2026-03-09

金融数据分析的核心价值，是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会，为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的前提，是数据的真实性和可靠性。在金融数据场景中（如股价波动、信贷数据、营收统计、 ...

CDA数据分析师核心能力：数据建模实操指南，让数据驱动决策落地

2026-03-06

在数据驱动决策的时代，CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心价值，早已超越单纯的数据清洗与统计分析，而是通过数据建模，将海量数据转化为可落地的业务洞察与决策支撑。数据建模作为CDA分析师的核心技能 ...

【CDA干货】机器学习引导下的有限元模型参数识别：原理、实操与工程应用

2026-02-28

有限元法（Finite Element Method, FEM）作为工程数值模拟的核心工具，已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多个领域，其通过将复杂连续体离散为有限个单元，实现对结构力学、热传导、流体动力学等 ...

CDA数据分析师：以用户画像为核心，激活用户数据的商业价值

2026-02-28

在数字化时代，“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑，而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师作为专业的数据价值转化者，核心职责之一便是构建精准、 ...