1.数据挖掘算法(AnalysisServices–数据挖掘)MicrosoftLearn为特定的业务任务选择最佳算法很有挑战性。您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务,每个算法会生成不同的结果,而某些算法还会生成多种类型的结果。例如,您不仅可以将 Microsoft 决策数算法用于预测,而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法,因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。 https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms175595(v=sql.100).aspx

2.数据挖掘案例分析数据挖掘应用20个案例分析数据挖掘案例分析 引言 数据挖掘是利用计算机算法从大量数据中提取有价值信息的科学。它已广泛应用于各个行业,以提高决策制定、识别趋势和优化流程。本文将探讨几个数据挖掘案例分析,展示其在现实世界中的应用。 案例1:零售业中的客户细分 ?问题:一家零售商希望了解其客户群,以便更好地针对营销活动。https://blog.csdn.net/a1234391/article/details/136669022

3.十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例腾讯云开发者社区十个有趣的“大数据”经典数据挖掘案例 马云说:互联网还没搞清楚的时候,移动互联就来了,移动互联还没搞清楚的时候,大数据就来了。近两年,“大数据”这个词越来越为大众所熟悉,“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前,面对大数据,相信许多人都一头雾水。下面我们通过十个经典案例,让大家实打实触摸一把“大数据https://cloud.tencent.com/developer/article/1040544

4.漫谈数据挖掘——经典案例赏析大家好,首先很感谢数据分析网的支持,提供这样一个平台,能够和大家一起分享、交流,今天主要给大家带来3个数据挖掘的经典案例。 一、产品精细化运营之道 运营的核心在于持续性改进,运营分析需要保证数据的精确与一致性;可以容忍一定程度上准确性的偏差。那么,准确和精确有什么区别呢? https://zhuanlan.zhihu.com/p/678971125

5.数据挖掘:你必须知道的32个经典案例首页 馆藏纸本 图书详情 数据挖掘 :你必须知道的32个经典案例 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121351129 出版年:2018 作者:任昱衡 资源类型:图书 细分类型:中文文献 收藏单位馆藏地在架状态索书号 自动化所图书流通库已借出F713.51/ 234 5浏览量 问图书管理员 https://www.las.ac.cn/front/book/detail?id=255a02b291370428cd51a7cd5e56f076

6.数据挖掘的经典案例有哪些帆软数字化转型知识库数据挖掘的经典案例有:市场篮子分析、信用评分、客户细分、欺诈检测、预测性维护、推荐系统、社交网络分析、文本挖掘。其中,市场篮子分析尤为重要。市场篮子分析利用数据挖掘技术,通过对购物篮中商品的频繁项集进行分析,找出商品之间的关联规则。例如,超市通过分析购物数据发现,购买牛奶的顾客更倾向于同时购买面包,这一发现https://www.fanruan.com/blog/article/594537/

7.机器学习找不到创新点?三种特征选择的方法包你拿下顶会!文章介绍了两种新的决策树框架LDATree和FoLDTree,它们结合了不相关线性判别分析(ULDA)和前向ULDA。这些方法能够高效地进行斜切分,处理缺失值,支持特征选择,并提供类标签和概率作为模型输出。通过在模拟和真实数据集上的评估,LDATree和FoLDTree在准确率上与随机森林相当,显示出作为传统单树方法的稳健替代方案的潜力。 https://www.bilibili.com/read/cv40067807

8.《正版书籍数据挖掘竞赛实战方法与案例许可乐清华大学出版社当当书海图书专营店在线销售正版《正版书籍 数据挖掘竞赛实战方法与案例 许可乐 清华大学出版社》。最新《正版书籍 数据挖掘竞赛实战方法与案例 许可乐 清华大学出版社》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在DangDang.com,网购《正版书籍 数据挖掘竞赛实战方法与http://product.dangdang.com/11885953688.html

9.数据挖掘应用(精选十篇)可视化方法是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图像、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等,否则很难推广普及数据挖掘技术。 4 数据挖掘的实施过程 数据挖掘的一般实施步骤如下: https://www.360wenmi.com/f/cnkeymoknlxl.html

10.数据挖掘:实用案例分析完整pdf扫描版[103MB]电子书下载《数据挖掘:实用案例分析》共12章,分三个部分。第一部分是基础篇(第1～4章),主要对数据挖掘的基本概念、应用分类、建模方法及常用的建模工具进行了介绍,并对本书所用到的数据挖掘建模平台TipDM进行了说明。第二部分是实战篇(第5～10章),以案例的形式对数据挖掘技术在金融、电信、电力、互联网、生产制造以及公共https://www.jb51.net/books/629234.html

11.数据运营是做什么(一文读懂“数据化运营”)一本好书会让人有读时恍然大悟,读后茅塞顿开的赶脚,最近我读了《数据化运营:系统方法与实践案例》这本书后就是这种感受,要是能合着《精益数据分析》一起“内服”,效果更佳,瞬间打通任督二脉,忍无可忍只好把读书笔记分享一波。提前预警!!!本文很干,请自备茶水! https://www.niaogebiji.com/article-492672-1.html

12.数据挖掘成功案例3篇.doc数据挖掘成功案例3篇.doc,数据挖掘成功案例3篇 篇一:数据挖掘应用成功案例 1电话收费和管理办法 加拿大BC省电话公司要求加拿大SimonFraser大学KDD研究组根据其拥有的十多年的客户数据,总结、分析并提出新的电话收费和管理办法,制定既有利于公司又有利于客户的优惠政策。 https://max.book118.com/html/2017/0118/84897835.shtm

13.数据挖掘实用案例分析PDF电子书数据挖掘 实用案例分析2016-12-14 上传大小:16.00MB 所需:50积分/C币立即下载 SPSS Modeler数据挖掘方法及应用_网盘链接下载85.25M SPSS Modeler数据挖掘方法及应用,本书主要特点: 1)以数据挖掘过程为线索介绍SPSS Modeler软件 2)数据挖掘方法,软件操作、案例分析的有机结合 3)数据挖掘方法讲解通俗,软件操作过程说明https://www.iteye.com/resource/qq_34736062-9711211

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15.研究生课程简介课程内容如下:管理研究基础—科学思维、问题提出、研究过程等;管理研究设计—理论构建、概念测量、“八股”结构及实证方法等;具体实证方法—问卷调查法、案例方法与二手数据研究等;数据的收集与处理—数据的收集、数据整理、数据的分析及统计软件使用等。通过本课程讲授、文献阅读、案例研讨与研究计划撰写,将会帮助学生https://it.uibe.edu.cn/yjsjx/pyfa_yjs/9e574703ee89482896894472223a3e3c.htm

16.数据挖掘聚类分析实例数据挖掘的常用方法、功能和一个聚类分析应用案例 在今天的博文中,笔者整理了数据挖掘的常用方法和数据挖掘的重要功能(出自MBA智库百科)。当然,横看成岭侧成峰,这些常用方法和重要功能也许并不完全正确或完整。除此以外,笔者尝试学习了SMARTBI公司中的Smart Mining软件,并跟随其提供的示例教程进行了学习。为方便阅读,https://www.pianshen.com/article/74271139769/

17.李奇老师:数据分析师(用Excel玩转商业智能),CDA数据分析师出品4.销售管理分析仪制作方法介绍上 4.销售管理分析仪制作方法介绍下 第五周练习题 第五周练习题答案 第五周练习题答案及讲解 06第六周 统计分析基础及简单数据挖掘案例 1 1.描述性分析 1.描述性分析 6.1描述性分析上 6.1描述性分析下 2 2.浅谈回归分析 2.浅谈回归分析 2.浅谈回归分析 3 3.浅谈数据挖掘 第https://www.vipc6.com/338.html

18.临床研究数据分析与优质SCI论文写作发表培训班模块五 数据挖掘方法——分类与聚类 1、 分类的概念及分类的性能与评估 2、 决策树与随机森林分类器的构建及R软件实现 3、 决策树与随机森林结果的可视化 4、 主成分分析及应用主成分分析绘制分类图 5、 聚类的概念及常用聚类方法(K均值聚类与系统聚类) https://meeting.dxy.cn/article/616129

19.聚类分析在电商推荐系统中的应用案例数据挖掘技术在提高用户满意数据挖掘技术在提高用户满意度的实践 如何利用聚类分析提升电商平台的个性化推荐? 首先,了解客户行为是实现个性化推荐的关键。通过对历史交易和浏览记录进行深入分析,我们可以识别出不同客户群体的购买偏好。这就需要一种能够有效分类和分组这些复杂数据集的手段,而聚类分析正是这样一种工具。 https://www.topnu.cn/shang-ye-yan-jiu/151060.html

20.干货▏面向大数据的时空数据挖掘如上所述,时空数据挖掘的应用非常广泛,如交通运输、地质灾害监测与预防、气象研究、竞技体育、犯罪分析、公共卫生与医疗及社交网络应用等。这里我们简单介绍两个时空数据挖掘的应用案例,借此了解一下时空数据挖掘在现实生活中的实际应用。 案例一 - 时空数据分析预测 https://czj.guiyang.gov.cn/new_site/zwgk_5908373/zszc_5908415/202205/t20220531_74514473.html