CDA 数据分析师：聚类分析实战指南 —— 无监督分组与精准业务运营的核心工具

2025-11-04

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值、潜力、一般用户”“将商品按销售表现归类为爆款、平销、滞销品”。这类问题缺乏明确 ...

【CDA干货】K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法

2025-09-03

K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图像像素信息）时，如何快速发现数据内在的分组规律？K-Means 聚类算法正是解决这一问题 ...

风控难题之无监督风险感知：脑力、想象力、第六感、黑洞

2022-04-06

作者：小伍哥 来源：小伍哥聊风控 大家好，我是小伍哥。 有效的风险感知或者无监督风险识别，其实非常的难，很多同学甚至无法下手，做了的可能也没有效果，如果找到合适的方法了，其实是非常有意思， ...

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统

2018-06-02

从线性回归到无监督学习，数据科学家需要掌握的十大统 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」 ...

无监督机器学习中，这几种聚类算法，你知道吗？

2020-07-24

机器学习中，我们最常遇到的就是无监督，有监督，半监督了。无监督和有监督的区别，小编之前跟大家分享过，今天跟大家分享的是无监督机器学习中常见的聚类算法，希望对大家无监督学习有所帮助。 一、基本概念 ...

机器学习中有监督学习和无监督学习的区别表现在什么方面？

2020-07-23

机器学习主要分为：有监督学习，无监督学习，以及半监督学习等。小编今天给大家分享的主要是有监督学习和无监督学习的比较，希望对于大家机器学习有所帮助。 一、首先来了解一下有监督学习和无监督学习的概念 ...

机器学习里的无监督学习是什么？

2020-06-30

无监督学习是机器学习里的一种学习方式，下面将给大家具体解释一下无监督学习到底是什么? 首先我们可以对照监督学习来对比理解一下无监督学习的概念。 机器学习中，监督学习是一种明确的训练方式，你能够很 ...

ML基础：无监督学习之协方差矩阵

2020-06-16

在翻译sklearn文档 2.无监督学习 部分过程中，发现协方差矩阵几乎贯穿整个章节，但sklearn指导手册把协方差部分放在了这一章节偏后的部分，作为机器学习一个基础概念，在这篇文章中，想把协方差矩阵的相关知识以及 ...

机器学习基础：无监督异常检测和半监督异常检测！

2020-06-12

异常值检测一般要求新发现的数据是否与现有观测数据具有相同的分布或者不同的分布，相同的分布可以称之为内点（inlier），具有不同分布的点可以称之为离群值。离群点和新奇点检测是不同的，有一个重要的区分必须掌 ...

机器学习中的有监督和无监督都包括些什么？

2020-05-29

机器学习算法通常分为有监督的（训练数据有标记答案）和无监督的（可能存在的任何标签均未显示在训练算法中）。有监督的机器学习问题又分为分类（预测非数字答案，例如错过抵押贷款的可能性）和回归（预测 ...

机器学习python算法应用，监督学习、无监督学习等！

2020-05-25

本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用，介绍利用 python 的生态环境，使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题，而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大 ...

有监督学习和无监督学习算法怎么理解？

2020-05-19

在判断是有监督学习还是在无监督学习上，我们可以具体是否有监督（supervised），就看输入数据是否有标签（label）。输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习。 什么是学习（learning）？ 一个成语 ...

机器学习算法：无监督、半监督、有监督学习算法浅析

2020-05-06

随着人工智能的飞速发展，机器学习成为当下数据分析领域的热门之一，很多人在平时的工作中，或多或少都会使用到机器学习的算法。这里机器学习的算法进行了盘点，将有监督、无监督，半监督学习等进行了简单的解 ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征：方法、案例与落地指南

2025-11-07

在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后，比如 “用户潜在消费偏好” ...

CDA 数据分析师：因子分析实战指南 —— 高维数据的潜在维度挖掘与业务价值提炼

2025-11-03

在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次数、评论数、复购频次、消费金额” 等 10 + 特征，表面上分散独立，实则可能由 “消费 ...

【CDA干货】Excel 辅助 K-Means 聚类实操手册

2025-10-29

这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透视图本身无法直接执行聚类分析，它是 “数据汇总与可视化工具”，而聚类分析是需要算法 ...

【CDA干货】神经网络与卡尔曼滤波的融合：突破传统局限的智能状态估计技术

2025-10-23

在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真实状态（如无人机的位置与速度、化工反应釜的温度与压力、汽车的行驶轨迹）。卡尔曼滤 ...

【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】Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界

2025-09-29

Excel 能做聚类分析吗？基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域，聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分类标签，通过数据自身的相似性将样本划分为若干组（聚类），广泛用于客户分群、产品归 ...

【CDA干货】Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘

2025-09-10

Excel 数据聚类分析：从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中，聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具，能从杂乱数据中挖掘隐藏的相似性规律（如用户分群、产品分类、区域特征聚合）。相较于 SPSS、Python 等 ...