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数据挖掘的案例及分析
国内的
数据挖掘
,大数据应用
的案例
有哪些?
答:
1. 亚马逊的“信息公司”:果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值,截至目前,答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据,这些交易
数据的
直接价值更大。作为一家“信息公司”,亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息,还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来 2. 谷歌的意图:果说有一家科...
数据挖掘
算法与生活中的应用
案例
答:
关联
分析
关联分析的目的在于,找出项目(item)之间内在的联系。常常是指购物篮分析,即消费者常常会同时购买哪些产品(例如游泳裤、防晒霜),从而有助于商家的捆绑销售。 基于
数据挖掘的案例和
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...
举一个
数据挖掘的
例子
答:
Data Mining在各领域的应用非常广泛,只要该产业拥有具分析价值与需求的
数据
仓储或数据库,皆可利用Mining工具进行有目的的
挖掘分析
。一般较常见的应用
案例
多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。于销售数据中发掘顾客的消费习性,并可藉由交易纪录找出顾客偏好的产品组合,...
基于
数据挖掘的
客户流失
分析案例
答:
二是构建预测模型:采用
数据挖掘
监督类模型技术,训练得到潜在客户预测模型,用于预测将会选择该类套餐产品的潜在流失用户群,并以概率形式量化之。如果已经建立了Logistic回归模型,则可以根据模型,预测在不同的自变量情况下,客户流失的概率有多大;三是判别:实际上跟预测有些类似,根据Logistic模型,判断客户...
数据挖掘
技术在信用卡业务中的应用
案例
答:
一、
数据挖掘
技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有
分析
型客户关系管理、风险管理和运营管理。1.分析型CRM分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析人员搜集和处理大量数据,对这些数据进行分析,发现其数据模式及特征,分析某个客户群体的特性、消费习惯、消费倾向和...
结合现实世界中的真实
案例
说明什么事
数据挖掘
视频时间 06:25
《财务如何
挖掘数据
》
答:
1、数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的知识的过程。2、数据挖掘的程序 3、
数据分析与数据挖掘的
对比 数据分析 定义:是对数据进行分析,是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来...
商业领域
数据挖掘
是如何诞生的
答:
因此,人们迫切希望能对海量数据进行深入
分析
,发现并提取隐藏在其中的信息,以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能,无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,更缺乏
挖掘数据
背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下,
数据挖掘
技术应运而生。
...Server 2008 R2
数据挖掘与
商业智能基础及高级
案例
实战编辑推荐_百度...
答:
第三部分是技术核心,详尽介绍了九种数据挖掘模型,包括决策树、贝叶斯分类器、关联规则、聚类
分析
、时序聚类、线性回归、逻辑回归、神经网络以及时序分析,以生动的方式展示了各种模型的工作原理。最后,实战演练占据了重要位置。第四部分提供了四个精心设计
的案例
,通过模仿和修改,读者可以亲身体验
数据挖掘的
...
...Server 2008 R2
数据挖掘与
商业智能基础及高级
案例
实战目录
答:
Chapter 1: 商业智能与
数据挖掘的
概述,介绍它们在现代商业决策中的重要性。Chapter 2: 数据仓库的定义、特性、架构,以及创建数据仓库的目的和实际运用,以及管理策略。Chapter 3: 数据挖掘的定义、关键功能、步骤和crisp-dm建模标准,以及软件工具介绍。Chapter 4: 数据挖掘的主要方法,包括回归
分析
、关联...
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