决策树(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,最早的决策树算法是ID3,改善后得到了C4.5算法,进一步改进后形成了我们现在使用的C5.0算法,综合性能大幅提高. 算法核心:为每一次分裂确定一个分裂属性.ID3采用的是“信息增益”为度量来选择分裂属性的. 本文在Excel中建模进行决策树分析,属于基础的决策树学习,有兴趣的可以在SPSS Modeler和Python中进行操作. 树模型(又称决策树或者树结构模型):基本思想和方差分析中的变异分解极为相似.目的(基本原则)

微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇 介绍: Microsoft 决策树算法是分类和回归算法,用于对离散和连续属性进行预测性建模. 对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测. 它使用这些列的值(也称之为状态)预测指定为可预测的列的状态. 具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列. 例如,在预测哪些客户可能购买自行车的方案中,假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车,但在十名年龄较大的客户中只有两名购买了自行车,则该算法从中推断出年龄是自行车购买情况的最佳预测因子. 决策树

名称:决策树分析.EMV(期望货币值) 定义:它利用了概率论的原理,并且利用一种树形图作为分析工具.其基本原理是用决策点代表决策问题,用方案分枝代表可供选择的方案,用概率分枝代表方案可能出现的各种结果,经过对各种方案在各种结果条件下损益值的计算比较,为决策者提供决策依据. 要素:整个决策树由决策结点.方案分枝.状态结点.概率分枝和结果点五个要素构成. 步骤: 1.绘制决策树图.从左到右的顺序画决策树,此过程本身就是对决策问题的再分析过程. 2.按从右到左的顺序计算各方案的期望值,并将结果写在相应

Excel 是个很有趣的工具,不管你是不是数据分析领域的打工人,都一定听过它的名字,甚至在全球拥有大量虔诚的粉丝.Excel这个名字其实源自英语中的" Excellence "一词,代表着:卓越和优秀.可以说,从诞生之初就被寄予了很高的期望. Excel 不负众望,成为了数据分析人必备的神器. Excel拥有不少数据分析的优势: 1)Excel拥有400多个内置的函数公式,直接套用很便利: 2)通过Excel可以制作出丰富多样的图表形式: 3)使用宏功能减少重复操作: 更夸张的是,各路

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要

在没用过poi之前感觉poi是很高大上的样子, 项目中用了发现poi的代码重复性很高类似于jdbc的模板代码, 项目中如果大量使用最好封装起来; 总结一下归结为6步 1 打开或新创建一个工作薄(使用HSSFWorkBook创建或打开一个工作薄HSSFSheet对象) 2 在工作薄基础上创建行对象(使用HSSFSheet对象创建HSSFRow对象) 3 在行上创建单元格,相当于列(使用HSSFRow对象创建HSSFCell对象) 4 在单元格添加内容(使用HSSFCell的setCellValue

最近在web项目中做了一个导出Excel功能.在导出的时候报错:检索 COM 类工厂中 CLSID 为 {00024500-0000-0000-C000-000000000046} 的组件时失败. 一般情况下,不能正确导出excel的原因有三个: 1.用户权限不够: 2.应用程序池没有配置正确: 3.导出后是在服务器还是客户端没有搞清楚. 对于上面提到的报错,属于用户权限不够,所以需要设置用户相应的权限. 很多网友提出解决方案:在"开始"->"运行"中输入dc

在 数据处理上 ,有很多时候需要导出excel表  来当报表, 等 ,  php  人人商城导出报表过程简单分析 在导出时候发现 ca('statistics.order.export'); 出于好奇,想要知道这个的作用, 点进去后发现其执行的是检查权限. 接下来便是导入表格  当前前提是 将要导入的数据 整理成数组的形式 进一步分析 需要注意的是,若要客户端正常下载 需要添加一下几个

一.excel数据分析工具_EXCE弱点 EXCEL一直是非常流行的个人计算机数据处理工具,它可以处理多种多样的数据,操作非常简单,支持丰富的函数.统计图表,在工作中更是非常得力的生产力工具.然而随着时代的不断演进,现如今由于大家对于数据工具的要求越来越高,EXCEL分析能力的不足也逐渐暴露出来,包括数据库连接.数据安全.性能问题.数据权限等种种问题一直困扰着人们.例如EXCEL获取数据源相对麻烦,需要从各种系统中提取数据:又如EXCEL在处理十万行以上数据量时非常吃力,性能问题凸显:又如Exc

题目要求: 分析文件’课程成绩.xlsx’,至少要完成内容:分析1)每年不同班级平均成绩情况.2)不同年份总体平均成绩情况.3)不同性别学生成绩情况,并分别用合适的图表展示出三个内容的分析结果. 废话不多,直接上代码 1每年不同班级平均成绩情况: # 导入xlrd模块import xlrdfrom pyecharts import *page = Page() # 实例化page类,一个页面顺序熏染读个图表#设置文件名和路径fname = '课程成绩.xlsx'# 打开文件filename =

使用到的技术:pyecharts flask 首先 pip install flask 和下载pip install pyecharts==0.5.5 项目结构: 代码: from flask import Flask,render_templateapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return render_template('test.html')@app.route('/avg',methods=['GET','P

前言 考虑到这里有很多人没有接触过Java网络爬虫,所以我会从很基础的Jsoup分析HttpClient获取的网页讲起.了解这些东西可以直接看后面的"正式进入案例",跳过前面这些基础.我导入的是"Excel转换工具XXL-EXCEL"这个开源项目然后在这个基础上写的这个Demo(下面会详细分析).看了这篇文章还有问题,记得给我留言我会尽力帮你解决.如果文章哪里有问题或者需要改进,也请留言告诉我,共同进步. 项目分析 几天前用HttpClien+Jsoup把网易云音乐

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

  [面试题] 一个社交APP, 它的新增用户次日留存.7日留存.30日留存分别是52%.25%.14%. 请模拟出来,每天如果日新增6万用户,那么第30天,它的日活数会达到多少?请使用Excel进行分析. [分析思路] 第1日(次日)留存用户数=第1日新增用户数*次日留存率 第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数 第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数(第2日新增用户数*第2日留存率)+第1日留存用户数 ... 第30日活跃用户数=第30日新增用户数+第29日留存用

​一.分析背景 商机是订单的来源,因此抓住每个销售机会,就可以更多地赢得交易.商机管理可以说是业务环节中最为关键的一步.每个企业都有自己的商机阶段划分,从销售人员接触客户.发现商机.跟进商机.推进销售阶段.赢单到销售合同处理,规范化的商机管理可以保证商机以最高效.最科学的方式推进,提高商机赢单率.下面从数据的角度来做进行商机报表的制作与分析. 二.数据理解 以下该表为某公司的分部商机数据源,从下表中可以看出,包含了二级部门.销售人员.时间等字段,其中二级部门包含了多个区域,后面的立项日期拆分了年

​近年来,随着企业的数字化转型,数据已经成为企业的重要资产,用来支撑其业务决策.对业务数据进行全方位的分析,及时发现问题,调整经营策略,是企业做大做强的必要手段之一.特别是在市场竞争白热化的行业,更需要赋能一线业务人员,让他们有更灵活的决策权. 一.自助分析必不可少,但分析工具选择不简单 自助BI作为一款面向业务人员的数据分析工具,一直以来已被不少企业所采用.然而,效果却不太理想.这些自助BI工具由于复杂度较高,很难全面普及到一线业务.更多还是技术人员在使用,由技术人员做好分析报表,分享给到业务

来到大数据分析的时代,大量的大数据分析软件涌现,尽管如此,如果今天有人问起最常用的数据透视分析工具是什么的时候,我猜想Excel应该是大家的不二之选. 但是其实我想说,用现在的手机来打比方,Excel就好比老人机,当大家都在用新一代的"智能手机"--思迈特软件Smartbi的时候,你还在用老人机,这样一对比,简直就是在被当街吊打. 为什么说Excel就好比老人机呢? 1.Excel数据分析处理能力较低,几十万条的数据转半天都转不出来. 2.Excel入门容易但是想要精通却很难,一旦想要

    谈到企业级自助分析平台,大家自然会想到Tableau,在Garnter最新的BI平台魔力象限中,是这么描述Tableau的. "Tableau is a Leader in this Magic Quadrant. It offers a visual-based exploration experience that enables business users to access, prepare, analyze and present findings in their data

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

一.下载nmon. 根据CPU的类型选择下载相应的版本:http://nmon.sourceforge.net/pmwiki.php?n=Site.Downloadwget http://sourceforge.net/projects/nmon/files/download/nmon_x86_12a.zip/download 二.初始化nmon工具. #unzip nmon_x86_12a.zipArchive:  nmon_x86_12a.zip  inflating: nmon_x86_r