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关键词

】图

那么图是干什么的呢?难道是开着机来进行?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图。 一、什么是图 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图的理解。是一个不可名字,那么说明是一个没有边界的东西。 那么不难理解,就是里面的“宝贝”,图,就是以图的结构来存储、展示、思考,以达到出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 那么对这个图进行关系,那么会产生很多有用的,比如可以推荐你可能认识的人,那就是朋友的朋友,甚至更深,这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝,可以通过图来实现。 这就是我认为的图。 从学术上讲,图分为图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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工作总结

导读:很多人不明白学习以后干什么,这个问题也经常被问到。记得刚学的时候,有一个老师说学有什么用,你以后咋找工作。当时听了,觉得很诧异,不知道他为何有此一问。 在国外是一份很不错的工作。我喜欢,因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余,也考虑一下工程师的职业规划。 ? 以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上岗位或是想往这方面发展的朋友共享: 从业人员工作分析 1.从业人员的愿景: 就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的不包括仓库或库管理员的角色 从这个方面切入领域的话你需要学习《理统计》、《概率论》、《统计学习基础:、推理与预测》、《金融》,《业务建模与》、《实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了 ,如SPSS、SAS等厂商的《SAS与分析》、《Clementine应用实务》、《EXCEL 2007完全手册》等,如果多看一些如《原理》 等书籍那就更好了。

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    的九条定律

    20世纪90年代晚期发展的跨行业标准流程,逐渐成为过程的一种标准化过程,被越来越多的实践者成功运用和遵循。 虽然‘跨行业标准流程’能够指导如何实施,但是它不能解释是什么或者为什么适合这样做。在本文中将阐述提出的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。 开始从理论上来解释过程。 第一,目标律:业务目标是所有解决方案的源头。 定义了的主题:关注解决业务业问题和实现业务目标。 预处理的目的是把问题转化为格式化的,使得分析技术(如算法)更容易利用它。 有五种因素说明试验对于寻找解决方案是必要的: 项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),目标反映了这一点; 与业务目标相关的及其相应的目标是在这个定义域上的过程产生的

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    ---- 概述 最近一直在学习和机器学习,无论是是服务端开发人员还是web开发人员,个人觉得最起码都要都一些最基本的和机器学习知识。废话少说,我们先来学习一下的是什么意思? 个人的理解是从业务出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势。也就是说我们从到符合我们所需的目标。 的分解 目标定义-》采样-》整理-》模型评价-》模型发布。 所谓目标定义即定义我们到底需要做什么,目标的定义往往来源于需求,这里不去具体的阐述。 的整理分为很多步骤,对于已经采样的来说要进一步的进行审核和加工处理。预处理完成之后,在进行建模。最终对模型进行评价和发布。 属性规约 属性规约是通过属性合并来创建新属性维,或者直接删除不相关的属性来减少属性的维,从而提高的效率和降低计算成本。

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    ——就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 利用进行分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页等, 它们分别从不同的角度对进行。   ①分类。 在客户关系管理中,通过对企业的客户库里的大量进行,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依 意外规则的可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。   ⑦Web页。 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的,可以利用Web 的海量进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    与预测分析术语

    (Big Data): 大既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的,这些每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 维基百科是这样描述“大”的:“集的总和如此庞大复杂,以至于现有的库管理工具难以处理(…)”。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从中自动学习,以便计算机能根它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、、统计方法关系密切。 文本(Text Mining): 对包含自然语言的的分析。对源中词语和短语进行统计计算,以便用学术语表达文本结构,之后用传统技术分析文本结构。 网络/网络(Web Mining / Web Data Mining) : 使用技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    】系统地学习

    问题:如何系统地学习? 虽然是本科毕业,但是在看方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的学证明,EM算法.. ●什么是? ●怎么培养分析的能力? ●如何成为一名科学家? 磨刀不误砍柴工。在学习之前应该明白几点: ●目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 ●初期的准备通常占整个项目工作量的70%左右。 ●本身融合了统计学、库和机器学习等学科,并不是新的技术。 ●技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) ●适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 ●项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 ●经典图书推荐:《概率论与理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与》、《导论》、《SAS编程与商业案例》、《Clementine方法及应用

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    】常用的方法

    又称库中的知识发现,是目前人工智能和库领域研究的热点问题,所谓是指从库的大量中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用进行分析常用的方法主要有分类 、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页等, 它们分别从不同的角度对进行。 在客户关系管理中,通过对企业的客户库里的大量进行,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价与定制客户群,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依 意外规则的可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦ Web页。 随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及, 使得Web上的信息量无比丰富,通过对Web的,可以利用Web 的海量进行分析,收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    】大知识之

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大的存储、和分析,大在管理、营销、标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲的那些事。 目前在中,最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过,由于人工神经网络还是一个新兴学科,一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳 规则归纳相对来讲是特有的技术。 它指的是在大型库或仓库中搜索和以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是不可忽视的辅助技术。 通常会涉及较复杂的学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导和表达结果等,否则很难推广普及技术。 至于的未来,让我们拭目以待。

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    #商业智能(BI)分析概念

    目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结,希望你喜欢。 大(Big Data): 大既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的,这些每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 机器学习(Machine Learning): 一个学科,研究从中自动学习,以便计算机能根它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、、统计方法关系密切。 文本(Text Mining): 对包含自然语言的的分析。对源中词语和短语进行统计计算,以便用学术语表达文本结构,之后用传统技术分析文本结构。 网络/网络(Web Mining / Web Data Mining) : 使用技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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    中应该避免的弊端

    如果+工具就可以解决问题的话,还要人做什么呢? 投机取巧的本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果,但它并不能告诉你结果是对还是错。 认真、仔细、有条理是人员的基本要求。 预报(Forecast)示例:预报芝加哥银行在某天的利率,使用神经网络建模,模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。 ,而是“这就有点奇怪了……” 中的不一致性有可能会是解决问题的线索,深下去也许可以解决一个大的业务问题。 (问题出在集的划分上。在把原始集划分为训练集和测试集时,原始集中违约客户的权重已经被提高过了)解决方法:先进行集划分,然后再提高训练集中违约客户的权重。 11. 最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。

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    模型的9条经验总结

    没有业务目标,没有(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成:是业务过程。 第二,知识律:业务知识是过程每一步的核心 这里定义了过程的一个关键特征。 第三,准备律:预处理比其他任何一个过程都重要 这是著名的格言,项目中最费力的事是获取和预处理。非正式估计,其占用项目的时间为50%-80%。 预处理的目的是把问题转化为格式化的,使得分析技术(如算法)更容易利用它。 有五种因素说明试验对于寻找解决方案是必要的: 项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),目标反映了这一点; 与业务目标相关的及其相应的目标是在这个定义域上的过程产生的 第六,洞察律:增大对业务的认知 是如何产生洞察力的?这个定律接近了的核心:为什么必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决 的。

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    】如何系统地学习

    问题:如何系统地学习? 虽然是本科毕业,但是在看方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的学证明,EM算法.. ●什么是? ●怎么培养分析的能力? ●如何成为一名科学家? 磨刀不误砍柴工。在学习之前应该明白几点: ●目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 ●初期的准备通常占整个项目工作量的70%左右。 ●本身融合了统计学、库和机器学习等学科,并不是新的技术。 ●技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) ●适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 ●项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。 ●经典图书推荐:《概率论与理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与》、《导论》、《SAS编程与商业案例》、《Clementine方法及应用

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    】金融行业的之道

    工商银行文本技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象,但是近些年来在大的挑战下工商银行积极应对外界变化,做一些转型。 其中一个举措就是通过应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的,如何应用文本技术洞察客户的心声。 以上这些信息都是以文本方式存在的,我们可以通过文本的方法了解用户在说什么,出对我们有价值的信息,这对工商银行客户服务的提升会有很大的帮助。 结合文本的客户服务分析流程 在结合了文本技术之后有了一些流程变化,不仅对结构化做分析,同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见,再把热点去和结构化做关联分析,就能得到更加丰富的分析场景 从刚才服务流程的演变可以看到有了一些的功能,首先从技术来说丰富了分析的手段,原来只能对结构化进行分析,现在能够对文本客户所说的内容进行分析,然后扩大了分析的范围,原来只能关注到工商银行官方服务渠道所记录下来的信息

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    】rattle:的界面化操作

    这里的统计计算可以是分析、建模或是等,通过无大牛提供的软件包,可以帮我们轻松实现算法的实施。 上 图红色区域就是分析与的流程,包括:源(Data)-->探索与检验(Explore、Test)-->变换 (Transform)-->(Cluster、Associate、 其次,我们来介绍一下rattle操作界面都有哪些东西: 1)源(Data) ? 当清洗干净或对有了基本了解后,就要进入过程,rattle工具提供了常用的算法,如:K-means聚类、层次聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、线性回归、Logistic 欢迎各位交流与探讨有关分析的问题。 刘顺祥,分析师,热爱分析与工作,擅长使用R语言,目前自学Python语言。

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    】如何系统地学习

    :What?Why?How? 这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议先看下以前的一些回答。 什么是? 怎么培养分析的能力? 如何成为一名科学家? 磨刀不误砍柴工。 在学习之前应该明白几点: 目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 初期的准备通常占整个项目工作量的70%左右。 本身融合了统计学、库和机器学习等学科,并不是新的技术。 技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 经 典图书推荐:《概率论与理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与》、《导论》、《SAS编程与商业案例》、《Clementine方法及应用 另外现在国内关于的概念都很混乱,很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析,却也号称是;另一方面,国内真正规模化实施的行业是屈指可(银行、保险公司、移动通讯),其他行业的应用就只能算是小规模的

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    特异群组的框架与应用

    特异群组与聚类、异常都属于根对象的相似性来划分集的任务,但是,特异群组在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等任务。 1、引言 技术是开发技术的核心[1]。其中,高价值、低密度的对象是大的一项重要工作,甚至高价值、低密度常常被用于描述大的特征[2]。 特异群组、聚类和异常检测都是根对象间的相似程度来划分对象的任务,但它们在问题定义、算法设计和应用效果上存在差异[5]。 目前集体异常主要处理序列、图和空间。 值得指出的是,聚类、特异群组、异常检测都是基于对象的相似性来对象的。

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    与生活:算法分类和应用

    但是,如果了解一点点(Data Mining)的知识,你,或许会有柳暗花明的感觉。 的确,无处不在。它和生活密不可分,就像空气一样,弥漫在你的周围。但是,很多时候,你并不能意识到它。 本文,主要想简单介绍下中的算法,以及它包含的类型。然后,通过现实中触手可及的、活生生的案例,去诠释它的真实存在。 一、的算法类型 ? 一般来说,的算法包含四种类型,即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习,后两种属于无监督学习,属于描述性的模式识别和发现。 二、基于的案例和应用 上文所提到的四种算法类型(分类、预测、聚类、关联),是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景,例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。 下面,想针对不同的算法类型,具体的介绍下在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?

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    GEO -获得

    GEO -获得 1. (SAGE)、质谱蛋白质组和高通量测序。 相比较TCGA库,因为是用户上传,所以更新较快 需要知道四个单词 1. GEOquery结构 GEOquery结构实际上有两种形式。第一种,包括GDS、GPL和GSM,第二种是GSE是,由GSM和GPL对象组合而成的复合类型。 获取平台的信息 # gpl97 <- getGEO('GPL97') # Meta(gpl97)$title 通过上述代码可以获得这个平台的所有信息,并通过id等查看,下载比较费时,不做展示 结束语 关于GEO的第一步

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    】基于技术的CRM应用

    二、(DM)   (Data Mining,简称DM),简单的讲就是从大量或抽取出知识。概念的定义描述有若干版本。 应对现有资源如已有的历史进行评估,确定是否能够通过技术来解决用户的需求,然后将进一步确定的目标和制定的计划。    (三)选择合适的工具   如果从上一步的分析中发现,所要解决的问题能用比较好地完成,那么需要做的第三步就是选择合适的技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列的任务。 主要有五种任务:分类,估值预测,关联规则,聚集,描述。前三种属于直接的。在直接中,目标是应用可得到的建立模型,用其它可得到的来描述感兴趣的变量。后两种属于间接。 (六)部署和应用   将的知识归档和报告给需要的群体,根发现的知识采取必要的行动,以及消除与先前知识可能存在的冲突,并将的知识应用于应用系统。

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