CRISP-DM--数据挖掘标准流程 在1996年的时候,SPSS,戴姆勒-克莱斯勒和NCR公司发起共同成立了一个兴趣小组,目的是为了建立数据挖掘方法和过程的标准.并在1999年正式提炼出了CRISP-DM流程.这个流程确定了一个数据挖掘项目的生命周期包括以下六个阶段: 业务/研究理解阶段 确认目标:从整体上阐明项目目标和需求 挖掘目标(优先级) 成功标准(量化) 评估环境 资源目录 需求.假设.约束 成本代价比 制定项目计划 项目计划 最初评估项目技术 数据理解阶段 收集数据 描述数据 探索数

主要内容来自于<微信公众号:程SIR说> 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining,简称DM),是指从大量的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程. 数据挖掘是一门交叉学科,覆盖了统计学.计算机程序设计.数学与算法.数据库.机器学习.市场营销.数据可视化等领域的理论和实践成果. 2 - 数据挖掘的基本思想 数据挖掘的别名机器学习和统计学习一样,数据挖掘的实质是通过计算机的计算能力在一堆数据中发掘出规律并加以利用的过程. 因此对数据挖掘而言,就需要经历规则学习.规则验证和规则使用的

转摘:http://www.cnblogs.com/dekevin/archive/2012/04/27/2473683.html 了解SPSS Clementine的基本应用后,再对比微软的SSAS,各自的优缺点就非常明显了.微软的SSAS是Service Oriented的数据挖掘工具,微软联合SAS.Hyperion等公司定义了用于数据挖掘的web服务标准——XMLA,微软还提供OLE DB for DM接口和MDX.所以SSAS的优势是管理.部署.开发.应用耦合方便. 但SQL Serv

    顶尖大数据挖掘实战平台 (TipDM-H8)           产  品  说  明  书 广州泰迪智能科技有限公司 版权所有 地址: 广州市经济技术开发区科学城232号 网址: http://www.tipdm.com 邮箱: services@tipdm.com 热线: 40068-40020 企业QQ:40068-40020 邮编: 510663 电话: (020)82039399 目  录 1                     引言....................

Data Mining in Python: A Guide 转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英) 译文: 1.数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程.对于数据科学家来说,数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据.您需要了解统计学的基础,以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言. 本指南将提供一个示

数据仓库知识之ODS/DW/DM - xingchaojun的专栏 - CSDN博客 数据仓库为什么要分层 - 晨柳溪 - 博客园 数据仓库的架构与设计 - Trigl的博客 - CSDN博客 数据仓库主题设计及元数据设计 - 数据库其他综合 - 红黑联盟 数据仓库 主题 标签 设计_百度搜索 数据仓库的模型设计 - zhaojike - CSDN博客 [漫谈数据仓库] 如何优雅地设计数据分层 - 51CTO.COM ODS DW DM 规范_百度搜索 数据仓库规范 数据仓库 规范_百度搜索 [

从<数据挖掘概念与技术>到<Web数据挖掘> 认真读过<数据挖掘概念与技术>的第一章后,对数据挖掘有了更加深刻的了解.数据挖掘是知识发展过程的一个步骤.知识发展的过程可以分为:数据清洗(去噪和去除不一致数据).数据集成(多个数据源组合在一起).数据选择(从数据库中提取和分析与任务相关的数据).数据变换(汇总.聚集,变成统一形式).数据挖掘(智能方法提取数据模式).模式评估(根据兴趣度度量.识别代表知识的真正有趣的模式).知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘

SAS数据挖掘实战篇[一] 1数据挖掘简介 1.1数据挖掘的产生 需求是一切技术之母,管理和计算机技术的发展,促使数据挖掘技术的诞生.随着世界信息技术的迅猛发展,信息量也呈几何指数增长,如何从巨量.复杂的数据中获取有用的信息,成为了信息技术研究领域的一道新课题.在这样的背景下,数据挖掘技术诞生并成为了近年来的研究热点.机器学习.数据库技术和数理统计是数据挖掘的三个技术支柱. 今天,这些技术已经相当成熟,加上高性能关系数据库引擎和广泛的数据集成,让数据挖掘技术得到了广泛的实际应用.目前数据挖掘相关

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24346 最近我们被客户要求撰写关于用户流失数据挖掘的研究报告,包括一些图形和统计输出. 在今天产品高度同质化的品牌营销阶段,企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上 "用户就是上帝"促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户.但是企业在不惜代价发展新用户的过程中,往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况,结果就导致出现这样一种窘况:一边是新客户在源源不断地增加,而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失.因此对老用户的流失

原文地址:http://www.cnblogs.com/cbook/archive/2011/01/19/1939060.html (防止原文作者删除.只能拷贝一份了) 推荐一本写给IT项目经理的好书 清理电脑,十数年来,无数资料,近来每天抽空好好整理整理, 做IT的特别是整ERP的,四个字形容:命苦可怜.   发现本给IT项目经理的好书.内容简介 这个世界上写给项目经理的书很多,写给IT项目经理的书也不少,但写给从事管理软件实施的项目管理书籍并不多. 而笔者在从事项目经理工作中感到一个很苦恼的

什么是Spark Spark是一个基于内存计算的开源的集群计算系统,目的是让数据分析更加高速.Spark很小巧玲珑,由加州伯克利大学AMP实验室的Matei为主的小团队所开发. 使用的语言是Scala,项目的core部分的代码仅仅有63个Scala文件.很短小精悍. Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,可是两者之间还存在一些不同之处.这些实用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越.换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了可以提供交互式查询外,它

Flickr是雅虎旗下的图片分享网站,上面有全世界网友分享的大量精彩图片,被认为是专业的图片网站.其API也很友好,可以实现多种功能.这里我使用了Python调用其API获得了大量的照片数据.需要注意的是,要想登录其网站,注册成为开发者,并调用其API,需要FQ.但获得的url可以不FQ查看. 首先需要先去Flickr注册成为其开发者,创建应用,获得API_KEY和API_SECRET,其API网址在:https://www.flickr.com/services/api/ Flickr提供了多

章节:电子笔记本的思考(1)   陶哲轩在<解题·成长·快乐——陶哲轩教你学数学>中着重强调,用纸笔来“缓存”思维对于数学解题的重要性: 用选定的符号表达你所知道的信息,并画一个示意图.把所有信息写在纸上,有三点好处: a)解题时,便于思考: b)陷入困境时,可以盯着纸进行思考: c)把知道的写下来,这个过程本身可以激发新的灵感和联想. 但请注意,不要写下过多的信息和细节.一种折中的办法是着重强调那些你认为最有用的事实,而把那些令人怀疑的.冗杂的或异想天开的想法写在另一张草稿纸上.   同样地

[原创精品]程序员最强大的利器,本文以下内容全都是作者EverStenis(胡佳吉)的原创,未经授权不得转载,抄袭必究. 我想问大家一个问题,对于我们程序员来说,在我们的武器工具库中,最强大的一件利器是什么? 答案是:电子笔记本(也就是,云笔记). 学会如何高效使用这件工具,可以让我们编程效率以及做事规划事半功倍! 陶哲轩在<解题·成长·快乐——陶哲轩教你学数学>中着重强调,用纸笔来“缓存”思维对于数学解题的重要性: 用选定的符号表达你所知道的信息,并画一个示意图.把所有信息写在纸上,有三点好

一.安装ubuntu系统 1.ubuntu系统是Linux系统的一种,和centos差别不大,但是个人还是建议大家安装ubuntu,它更适合国内使用习惯,换句话说更亲切. 2.安装方法不再赘述,网上有很多教程,我遇到的一个问题是联想BIOS一定要关闭security boot,否则u盘都找不到. 3.安装完毕后首要的任务是熟悉终端命令行,shell语法,文件夹和文件的各种操作,vim的基本操作.因为大部分的安装.文件处理.路径添加更改都要在终端完成. 解决终端vi编辑文件时上下左右变成abcd问

http://www.52cs.org/?p=429 作者:陈天奇,毕业于上海交通大学ACM班,现就读于华盛顿大学,从事大规模机器学习研究. 注解:truth4sex  编者按:本文是对开源xgboost库理论层面的介绍,在陈天奇原文<梯度提升法和Boosted Tree>的基础上,做了如下注解:1)章节划分:2)注解和参考链接(以蓝色和红色字体标注).备注:图片可点击查看清晰版. 1. 前言应 @龙星镖局  兄邀请写这篇文章.作为一个非常有效的机器学习方法,Boosted Tree是数据挖掘

一.前言 就IT而言,胖子哥算是老兵,可以去猝死的年纪,按照IT江湖猿龄的规矩,也算是到了耳顺之年:而就人工智能而言,胖子哥还是新人,很老的新人,深度学习.语音识别.人脸识别,知识图谱,逐个的学习了一遍,并在商业变现的项目中投入应用,语音识别.人脸识别和知识图谱.即使有十多年的技术底蕴,学起来也算颇费周章,用起来更是步步坎坷.实践过程中做了笔记,并且把内容整理成了系列课程2017年底份推出了<人工智能产品经理最佳实践>,2018年初推出了<知识图谱开发实战案例剖析>线下和线上的视频

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快

原文:http://www.52cs.org/?p=429 作者:陈天奇,毕业于上海交通大学ACM班,现就读于华盛顿大学,从事大规模机器学习研究. 注解:truth4sex  编者按:本文是对开源xgboost库理论层面的介绍,在陈天奇原文<梯度提升法和Boosted Tree>的基础上,做了如下注解:1)章节划分:2)注解和参考链接(以蓝色和红色字体标注).备注:图片可点击查看清晰版. 1. 前言应 @龙星镖局  兄邀请写这篇文章.作为一个非常有效的机器学习方法,Boosted Tree是数

大数据下的游戏营销模式革新 邓大付博士腾讯专家工程师 Bio:毕业于华中科技大学,现任腾讯IEG运营部数据中心技术副总监,负责腾讯游戏的数据挖掘相关工作,包括有用户画像,推荐系统,基础算法研究等.主要感兴趣的领域包括有分布式计算平台系统架构,机器学习算法等. =================================================== 这个讲座时间比较短,内容也比较少,不过还是让我开拓了眼界,比如TX游戏数据的规模.游戏服务器的规模以及游戏中一些算法.模型的应用. ==

推荐的python电子书 python学习路线图 优先级 入门:python核心编程 提高:python cookbook 其他 (1).数据分析师 需要有深厚的数理统计基础,但是对程序开发能力不做要求. 需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具如Business Analytics and Business Intelligence Software(SAS).SPSS.EXCEL等. 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解,以及一定的数据敏感性培养. 经典图书推荐:<概率论与数理