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一文读懂机器学习!
一文读懂机器学习!
2016-03-21
在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开发的番外篇,从这里开始,必须对机器学习了解才能进一步介 ...
18大经典数据挖掘算法小结
18大经典数据挖掘算法小结
2016-03-21
18大经典数据挖掘算法小结 大概花了将近2个月的时间,自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现,涉及到了决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小 ...
前方注意:数据分析可不是数据挖掘
前方注意:数据分析可不是数据挖掘
2016-03-20
前方注意:数据分析可不是数据挖掘 说到数据分析或者数据挖掘,很多人都会认为是一样的,特别是对于外行人来说,只要是和数据有关系的,可以得到数据价值的,应该都会被认为是数据分析,但是企业想要更加深层次 ...
统计中分类算法总结
统计中分类算法总结
2016-03-19
统计中分类算法总结 对于很多做统计的人员来说,对统计中的算法知道的不是很全面,下面就对统计中分类算法做个总结。 数据转换 主要有两种: l 归一化处理 主要通过把数据归一到一 ...
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点
2016-03-19
数据挖掘十大算法总结--核心思想,算法优缺点,应用领域,数据挖掘优缺点 本文所涉算法均只概述核心思想,具体实现细节参看“数据挖掘算法学习”分类下其他文章,不定期更新中。转载请注明出处,谢谢。 参考 ...
数据科学家和大数据技术人员工具包
数据科学家和大数据技术人员工具包
2016-03-17
数据科学家和大数据技术人员工具包 数据科学家的常用工具与基本思路,数据分析师和数据科学家使用的工具综合概述,包括开源的技术平台相关工具、挖掘分析处理工具、其它常见工具等几百种,几十个大类,部分 ...
LEVEL II数据挖掘全流程_四大专题,皆为大牛!
LEVEL II数据挖掘全流程_四大专题,皆为大牛!
2022-01-20
CDA Level Ⅱ:建模分析师。两年以上数据分析岗位工作经验,或通过CDA Level Ⅰ认证半年以上。在政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业专门从事数据分析与数据挖掘的人员。在Leve ...
数据处理:离散化好处多-数据分析师
数据处理:离散化好处多-数据分析师
2016-03-06
数据处理:离散化好处多-数据分析师 离散化指把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,是数据分析中常用的手段。切分的原则有等距,等频,优化,或根据数据特点而定。在营销数据挖掘中,离散化得到普遍采 ...
大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考
大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考
2016-03-02
引言 空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说,空间数据挖掘就是在海量空间数据集中,结合确定集、模糊集、仿生学等理论,利用人 ...
空间数据挖掘认识及其思考
空间数据挖掘认识及其思考
2016-03-02
空间数据挖掘认识及其思考 1 空间数据挖掘的一般步骤 (1)空间数据准备:选择合适的多种数据来源,包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。 (3)空间数据挖掘和知识评估:采用空间数据挖掘技术对 ...
数据挖掘必须要具备知识结构类型
数据挖掘必须要具备知识结构类型
2016-02-26
数据挖掘必须要具备知识结构类型 一、概念/类描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总,分析和比较,用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分 ...
数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例
数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例
2016-02-23
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 ...
数据挖掘必备知识结构类型
数据挖掘必备知识结构类型
2016-02-18
数据挖掘必备知识结构类型 一、概念/类描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总,分析和比较,用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述,并概括这类对象的有关特征。概念描述分为 ...
数据挖掘时功能和一个聚类分析应用案例
数据挖掘时功能和一个聚类分析应用案例
2016-02-18
数据挖掘时功能和一个聚类分析应用案例 数据挖掘的常用方法和数据挖掘的重要功能(出自MBA智库百科)。当然,横看成岭侧成峰,这些常用方法和重要功能也许并不完全正确或完整。除此以外,笔者尝试学习了SMARTBI ...
什么是数据挖掘-数据挖掘应用
什么是数据挖掘-数据挖掘应用
2016-02-15
什么是数据挖掘-数据挖掘应用 什么是数据挖掘 当今数据库的容量已经达到上万亿的水平(T)--- 1,000,000,000,000个字节。在这些大量数据的背后隐藏了很多具有决策意义的信息,那么怎么得到这些“知识”呢? ...
数据挖掘领域的10大经典算法分享
数据挖掘领域的10大经典算法分享
2016-02-12
数据挖掘领域的10大经典算法分享 在和数据挖掘方面的朋友聊天时,会讨论一些关于挖掘领域方面知识,对于10大经典算法还有过一次激烈的讨论,应为当时是刚接触数据挖掘,不是很懂。国际权威的学术组织the ...
2016最有前景的职业:数据分析师
2016最有前景的职业:数据分析师
2016-02-09
2016最靠谱最有前景的职业:数据分析师 春节马上就要过去,对于像我这种即将块要走入社会的大学生来说,选择一个好的有前景的职业是多么的重要!时代在发展,要跟得上现在社会,必须要选择同社会发展相关性强 ...
【深圳索信达数据技术股份有限公司】招聘数据分析师
【深圳索信达数据技术股份有限公司】招聘数据分析师
2016-02-08
【深圳索信达数据技术股份有限公司】招聘数据分析师 索信达,大数据服务商、金融IT专家、国家重软、国家高新企业。专注于大数据价值应用,以大数据平台服务为根基,结合企业数据应用成熟度,帮助企业在智慧营销、风 ...
数据分析师有机会请走向一线
数据分析师有机会请走向一线
2016-02-04
数据分析师有机会请走向一线 一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家 ...
小白学数据分析:怎么做流失分析
小白学数据分析:怎么做流失分析
2016-02-01
小白学数据分析:怎么做流失分析 最近看了很多关于流失分析的文章,也构建了一些模型,流失这个问题看似有些让人抓不住一根主线来做,这几天也有几个朋友问我\"数据分析师\"怎么来做流失的分析,但是最近工作变 ...
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