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数据挖掘更在乎成本与收益
此时需要反思数据分析是否有框架的指导，如果有框架的指导，还需要结合4p理论、4c理论以及客户关系理论等。 如果不了解验证分析背后框架或理论，则可以参考同行业中的相似框架。? 数据挖掘不强调精度 不同的数据分析领域量化的方式不同，传统分析中更为关注精确性，如果指标做不到精确，则业务人员会对模型的分析结果...
数据挖掘那些事
当我们在谈数据挖掘时，其实在讨论什么统计学、数据挖掘与机器学习是近年来经常一起出现的3个词语，尤其是数据挖掘与机器学习。 有些人认为数据挖掘涵盖了机器学习，有些人认为机器学习应该包含数据挖掘，各种说法莫衷一是。 实际上，由于近年来信息科学的高速发展，这些概念虽然有了一定的定义和解释，但是边界都...
大数据与量化投资
人的作用更多的是如何优化量化投资的逻辑。 我认为量化投资的关键除了数据、技术以外，最关键的就是用什么数据、给什么权重、用什么算法处理，这个算法的...基于大数据的存取、挖掘与处理技术：我们认为随着数据量不断的加大，对互联网技术的要求也会越来越高。 无论是大数据的存储和提取还是高效的处理以及学习...
客户，你到底爱不爱我啊？ | 大数据量化情感
真正的情感数据就躺在那里等着你来洗洗干净然后(*&(^%)(....（我怎么越来越觉得这是写给某移动公司的呢？ ----用大数据来量化情感 本文由数说工作室翻译和...然而，想挖掘这个金矿却面临一个挑战：数据的非结构化问题。 conversation analytics（call journey公司的产品）正可以完成这些任务：清洗数据，提取出...
数据挖掘150道试题 敢不敢来自测！
决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏 c. 选择一个算法过程使评分函数最优 d.决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。 3. 数据挖掘的预测建模...将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？ (c)a. 频繁模式挖掘b. 分类和预测 c. 数据预处理 d. 数据流挖掘 4. 当不知道数据...
【观点】浅谈网络数据挖掘
当厂商有明确的且可以量化的目标时，采用数据挖掘技术的效果最好。 厂商可以考虑这样一些目标：增加每次会话的平均浏览页数； 增加每次结账的平均利润； 减少退货； 增加顾客数量； 提高商标知名度； 提高回头率（比如在30天内重新回来的顾客的数量）； 增加每次访问的结账次数。 理解问题 ---- 解决问题的第一步是...
【数据挖掘】数据挖掘与生活：算法分类和应用
、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。 但是，如果了解一点点数据挖掘（data mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。 它和生活密不可分，就像空气一样...
数据挖掘与生活：算法分类和应用
但是，如果了解一点点数据挖掘（data mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。 它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在...有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。 总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显著差异...
【数据挖掘】数据挖掘面试题汇总 测测你的专业能力是否过关？
决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏c. 选择一个算法过程使评分函数最优d.决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。 3. 数据挖掘的预测建模...将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？ (c)a. 频繁模式挖掘b. 分类和预测c. 数据预处理d. 数据流挖掘4. 当不知道数据所...
数据挖掘150道试题，测测你的专业能力过关吗
寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤？ (abcd)a.决定要使用的表示的特征和结构b.决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏c选择一个算法过程使评分函数最优d.决定用什么样的数据管理原则以高效地实现算法。 3.数据挖掘的预测建模任务主要...
数据挖掘150道试题 测测你的专业能力过关吗？
通过数据挖掘过程所推倒出的关系和摘要经常被称为：(a b)a. 模型b. 模式c. 模范d. 模具2寻找数据集中的关系是为了寻找精确、方便并且有价值地总结了数据的某一特征的表示，这个过程包括了以下哪些步骤？ (a b c d)a. 决定要使用的表示的特征和结构b.决定如何量化和比较不同表示拟合数据的好坏c. 选择一个算法过程使...
一个资深数据人对数据挖掘解读
银行内的数据挖掘，较为侧重统计建模，数据分析对象主要为截面数据，一般包括客户智能（ci）、运营智能（oi）和风险智能（ri）。 开发的模型以离线为主，少量模型，例如反欺诈、申请评分，对实时性的要求比较高。 证券领域的量化分析。 证券行业的挖掘工作，更加侧重量化分析，分析对象更多的是时间序列数据...
【数据挖掘】互联网和金融 在数据挖掘上究竟存在什么区别？
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一个资深数据人对 数据挖掘 的解读
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空间数据挖掘常用的17种方法
如果你想转行做大数据； 如果你想了解大数据是怎么改变我们生活，请点标题下蓝字关注ppv课大数据? 问题1：空间数据挖掘有哪些常用方法，举例说明一种方法的原理及应用. 答：空间数据挖掘的常用方法有：统计法，聚类方法，关联规则发掘方法，rough集方法，神经网络方法，云理论，证据理论，模糊集理论，遗传算法等算法...
公开课 | 用CNN识别CT影像诊断肺癌结节+从GitHub社交数据中挖掘人才+量化投资中的数据处理，3场直播连击
三位公开课嘉宾分别来自六禾创投被投公司华院数据、简寻、聚宽，公开课主题跨越深度学习医疗影像识别、社交网络数据挖掘、金融数据量化投资。? 最近，文摘菌报道过吴恩达团队用cnn识别肺炎影像的论文（戳这里阅读），吴恩达团队用到的是胸部x光片数据，胸片被认为长远看来将被ct取代，那么这次就来听听用ct影像是怎么...
评价模型数据挖掘之评价模型
数据挖掘之评价模型层次分析法(ahp)基本思想：是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。 将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层，并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序，在此基础上进行定性和定量分析。 它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据...
