大数据技术贴:构建一个有指导的数据挖掘模型
数据挖掘的目的,就是从数据中找到更多的优质用户。接着上篇继续探讨有指导数据挖掘方法模型。什么是有指导的数据挖掘方法模型,以及数据挖掘如何构建模型。在构建一个有指导的数据挖掘模型,首先要理解和定义一些模型试图估计的目标变量。一个典型的案例,二元响应模型,如为直接邮寄和电子邮件营销活动选择客户的模型。模...
一小时了解数据挖掘①:解析常见的大数据应用案例
简而言之,数据挖掘(Data Mining)是有组织有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息,从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中,我们从数据挖掘的实例出发,并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手,给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。 数据挖掘是如何解决...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 线性回归分析算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 线性回归分析算法) 前言 此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了,完整该篇之后,微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了,在此系列中涵盖了微软在商业智能(BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法) 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 时序算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 时序算法) 前言 本篇文章同样是继续微软系列挖掘算法总结,前几篇主要是基于状态离散值或连续值进行推测和预测,所用的算法主要是三种:Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft ...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(结果预测篇)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(结果预测篇) 前言 本篇文章主要是继续前几篇Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法,算法介绍后,经过这几种算法综合挖掘和分析之后,对一份摆在公司面前的人员信息列...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft Naive Bayes 算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft Naive Bayes 算法) 本篇文章主要是继续上两篇Microsoft决策树分析算法和Microsoft聚类分析算法后,采用另外更为简单一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结。有兴趣...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 时序算法——结果预算+下期彩票预测篇) 前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章Microsoft时序算法的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用Mi...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 顺序分析和聚类分析算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 顺序分析和聚类分析算法) 前言 本篇文章继续我们的微软挖掘系列算法总结,前几篇文章已经将相关的主要算法做了详细的介绍,我为了展示方便,特地的整理了一个目录提纲篇:大数据时代:深入浅出微软数据挖掘算法总结连载,有兴趣的...
大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 关联规则分析算法)
原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 关联规则分析算法) 前言 本篇继续我们的微软挖掘算法系列总结,前几篇我们分别介绍了:Microsoft决策树分析算法、Microsoft聚类分析算法、Microsoft Naive Bayes 算法、Microsof...
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