1.20个数据挖据商业价值的典型案例(11页)PAGE 1 PAGE 1 20个数据挖据商业价值的典型案例 对于企业来说,100条理论的确不如一个成功的标杆有实践意义,下面这20个样板就是用数据挖掘商业价值的典型案例。 对于企业来说,100条理论的确不如一个成功的标杆有实践意义,下面这20个样板就是用数据挖掘商业价值的典型案例。 1亚马逊的“信息公司” 假如全球哪家https://max.book118.com/html/2021/1209/8031010013004054.shtm

2.数据挖掘32个经典案例数据挖掘的成功案例数据挖掘32个经典案例 数据挖掘的成功案例 这里展示一个完整的数据挖掘实例,以供参考。数据挖掘是为了从数据中挖掘出有用的信息,提供决策依据,data driven decision making,而不是people driven或者boss driven。(减少拍脑袋有助于减少脱发,不信看你们公司大佬们都脱成啥样了)https://blog.51cto.com/u_16213654/7549710

3.数据挖掘技巧:学习之路的30个经典案例在本文中,我们将介绍 30 个经典的数据挖掘案例,以帮助读者更好地理解数据挖掘的核心概念、算法原理和应用场景。这些案例涵盖了数据挖掘的主要技术,包括集群分析、关联规则挖掘、决策树、支持向量机等。同时,我们还将探讨数据挖掘的未来发展趋势和挑战,为读者提供一个全面的数据挖掘学习之路。 https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/135810949

4.数据挖掘的32个实际案例在本文中,将介绍32个实际案例,展示数据挖掘在各行各业中的应用和价值。从中我们可以深入了解数据挖掘的各个方面,并对其能力和应用进行全面、深入和灵活的理解。 一、电子商务领域案例: 1. 个性化推荐系统:通过分析用户的历史购买记录和行为习惯,为用户提供个性化的产品推荐,提高购物体验和销售额。 2. 交易风险评估:https://wenku.baidu.com/view/ceed448cb91aa8114431b90d6c85ec3a87c28be8.html

5.十个有趣的“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

6.国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?关于大数据分析的案例，网上诸如啤酒与尿布的例子实在是太多了，但是关于数据挖掘的案例很少会有人关注。https://www.zhihu.com/question/21409399/answer/667496388

7.数据挖掘的经典案例有哪些帆软数字化转型知识库市场篮子分析(Market Basket Analysis)是数据挖掘中应用最为广泛的技术之一,其核心在于通过分析顾客购物篮中的商品组合,找出经常一起购买的商品,从而揭示商品间的关联关系。频繁项集和关联规则是市场篮子分析中的两个关键概念。通过频繁项集的挖掘,零售商能够发现哪些商品组合在购物篮中频繁出现;通过关联规则,零售商可以https://www.fanruan.com/blog/article/594537/

8.案例分析(10余个行业数十家大型企业近10年数据挖掘应用与当当网图书频道在线销售正版《数据挖掘:实用案例分析(10余个行业、数十家大型企业、近10年数据挖掘应用与咨询经验结晶,涵盖金融、电信、互联网、生产制造和公共服务等行业近20个完整案例)》,作者:张良均,出版社:机械工业出版社。最新《数据挖掘:实用案例分析(10余个http://product.dangdang.com/23289429.html

9.数据挖掘与数据分析的异同点及典型应用案例在现代数据驱动的世界中,数据挖掘和数据分析已经成为了许多行业的重要工具。尽管这两个概念经常被人混淆,但它们各自有着独特的作用和应用场景。作为一个数据分析的从业者,我也曾在入门时对这两个术语感到困惑。经过实践,我逐渐发现了它们的异同,并且这些知识也帮助我在实际工作中做出更为精准的判断。 https://www.cda.cn/view/204806.html

10.数据挖掘应用(精选十篇)①数据选择:搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息,并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据;②数据预处理:研究数据的质量,进行数据的集成、变换、归约、压缩等,为进一步的分析作准备,并确定将要进行的挖掘操作的类型;③数据转换:将数据转换成一个分析模型,这个分析模型是针对挖掘算法建立的,这是数据挖掘成功的https://www.360wenmi.com/f/cnkeymoknlxl.html

11.中国医疗保健国际交流促进会循证医学分会2018年年会暨第4届华夏设置了系统评价/Meta分析培训班、高阶Meta分析培训班、临床数据挖掘培训班、临床研究方法学进展学习班、循证中医药论坛、医学实践与探索论坛、双心医学论坛、循证预防医学论坛、循证社会科学论坛等,期间还将会召开指南/共识研讨会、专著/教材编写会等。会议旨在为预防、临床、护理、药学、中医、药物经济学、医学情报学https://cebtm.znhospital.com/detail/125

12.浅谈数据挖掘中的个人信息保护【案例分析】 在“互联网+”时代下,传统行业能够突破自身局限走向终端智能化,升级用户体验,增强用户粘度,促进产品的全面提高,是未来获得新竞争优势的新动力。目前,各大企业都致力于搜集并分析用户数据,用以辅助经营决策。在数据挖掘的相关过程中,经常会涉及用户的个人信息和隐私。 http://media-ethic.ccnu.edu.cn/info/1168/2097.htm

13.案例分析报告(精选22篇)案例分析报告11 一、案例回放 招商银行在自20xx年开始的“二次转型”中提出三个转变:由大客户为主向中小企业客户转变;由传统产业向新兴产业转变;由简单的(1)企业决策层:基于数据仓库和数据挖掘技术的决策支持系统; (2)企业资源物流管理:供应链管理SCM、客户关系管理CRM; (3)在市场营销领域:企业电子商务及物流https://www.ruiwen.com/word/anlifenxibaogao.html

14.多角度看数据挖掘经典案例购物篮分析关联分析是数据挖掘体系中重要的组成部分之一,其代表性的案例即为“购物篮分析”。我们以数据挖掘软件Clementine自带的一个购物篮分析的数据为例,从多个方面来探讨这一方面的内容。 关联分析要解决的主要问题是:一群用户购买了很多产品之后,哪些产品同时购买的几率比较高?买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高?可能是https://blog.itpub.net/23306587/viewspace-1119010/

15.泰迪智能科技大数据实验室建设大数据实训平台广东泰迪智能科技股份有限公司(简称:泰迪智能科技)提供高校大数据实训平台,人工智能实训平台,商务数据分析平台,专注于大数据人工智能专业建设,为高校大数据实验室建设,人工智能实验室建设,商务数据分析实验室提供一体化解决方案,实现学生从理论知识到能力塑造的开放型能http://www.tipdm.com/

16.大数据和高科技抗疫目前最全报告!200个案例归纳战“疫”武器附二、应用分析 本章梳理了数据在疫情分析展现、 疫情防范管制、 医疗医治增效、 生活便民举措、 复工复产管理等五个主要方面的应用案例。案例从互联网渠道和企业申报渠道获得,共搜集分析了 200 多个案例进行分析。入选的案例均已在实际应用中取得了良好的效果,在疫情防控过程中发挥了重要价值。 https://zhidx.com/p/197832.html

17.2019级电子商务专业人才培养方案(4)能够熟练应用办公软件,进行文档排版、方案演示、简单的数据分析等。 3、方法能力 (1)具有较强的自我学习能力。 (2)具有独立解决问题的能力。 (3)具有较强的逻辑思维与分析问题的能力。 (4)具有信息检索、信息处理及网络应用能力。 (5)具有较强的创业意识和开拓创新能力。 https://www.hnwmxy.com/jiaoxuekeyan/jiaoxuebiaozhunfabu/rencaipeiyangfangan/2019_r/2020/0703/6462.html

18.数据挖掘:实用案例分析完整pdf扫描版[103MB]电子书下载书籍类别:数据库其它 应用平台:PDF 更新时间:2018-08-02 购买链接:京东异步社区 网友评分: 360通过腾讯通过金山通过 103MB 详情介绍 《数据挖掘:实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品,作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务,本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践https://www.jb51.net/books/629234.html

19.数据挖掘:实用案例分析(豆瓣)《数据挖掘:实用案例分析》是数据挖掘实战领域颇具特色的一部作品,作者曾为10余个行业上百家大型企业提供数据挖掘服务,本书是其在数据挖掘领域探索近10年的经验总结之作。全书以实践和实用为宗旨,深度与广度兼顾,实践与理论并举。 《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https://www.douban.com/isbn/978-7-111-42591-5/