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    专栏 | 案例:电信用户分群精准画像的7个步骤

    “每天一个数据”分析师新一期内容奉上,请享用~ 转载请注明来自CDA数据分析师 否则小编将举报到底! 本期我们有幸采访到的嘉宾名叫兰锦池,2012年硕士毕业,概率论与数理统计专业,崇尚概率论和统计学解决问题的思想,喜爱折腾各种实际数据,愿意跟数据挖掘模型死磕。 现在他是一名资深数据挖掘工程师,主要负责用户行为分析和精准营销相关工作;曾做过某电信省公司的手机用户行为价值分群、手机终端升级概率预测模型、用户流失预警模型等。 在兰锦池看来,工作中最困难的还是数据源的采集和结构化数据的获取,比如曾经做用户的手机上

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    数据挖掘系列(6)决策树分类算法

    从这篇开始,我将介绍分类问题,主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇,欢迎关注和交流。   这篇先介绍分类问题的一些基本知识,然后主要讲述决策树算法的原理、实现,最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍   物以类聚,人以群分,分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支,在各方面都有着广泛的应用,如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题

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    【数据挖掘】写给新人数据挖掘基础知识介绍

    一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营,这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累,当其积累到一定程度时,必然会反映出规律性的东西;对企业来,堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下,人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏,使其成为有用的知识,指导企业的技术决策和经营决策,使企业在竞争中立于不败之地。另一方面,近十余年来,计算机和信息技术也有了长足的进展,产

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    【学习】写给新人数据挖掘基础知识介绍

    一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展,各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营,这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高,数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累,当其积累到一定程度时,必然会反映出规律性的东西;对企业来,堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下,人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏,使其成为有用的知识,指导企业的技术决策和经营决策,使企业在竞争中立于不败之地。另一方面,近十余年来,计算机和信息技术也有了长足的进展,产

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    基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 决策树分析算法)

    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得到的数据

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    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决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1、对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2、通过折叠树对于比较想买自行车的顾客群体特征主要是:家里没有车、年龄在45岁一下、不在北美地区、家里也没有孩子(大米国里面的屌丝层次

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