1. 云栖社区>
  2. 全部标签>
  3. #数据挖掘#
数据挖掘

#数据挖掘#

已有9人关注此标签

内容分类:
博客 | 问答 | 视频 | 资料 |

大数据三个重要的技术问题

  当今,大数据的到来,已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候,大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。

云栖社区 大数据 数据挖掘

数据挖掘与统计分析的区别

      多元统计老师说:“数据挖掘是以统计分析为基础的,多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点,就写点东西出来,大家可以自己评述。 我们过去曾给予数据挖掘方法智能的生命力,把它看作商务智能重要的发展方向。

数据分析 数据挖掘 神经网络

中国互联网大会:数据挖掘解决微博商业化难题

       在8月14日下午举办的互联网大会2013中国大数据发展论坛上,腾讯微博相关负责人高自光分享了大数据技术的运用经验。他表示,大数据本身可以实现三个方面的效果: 第一对内容本身的理解,这个内容不限于一篇微博、一个视频、一篇文章,可能还有广告; 第二对用户的理解,用户的行为、轨迹等信息; 第三对关系的理解,这是最关键的,包括用户和用户之间的关系,内容和内容之间的关系,用户和内容之间的关系。

大数据 互联网 电商 数据挖掘 推荐系统

如何利用数据挖掘结束单身

 一 为什么做爱情战略分析? 基于对爱情的三个重要假设 1、爱情是稀缺的情感资源: 由于是稀缺资源,因此爱情存在竞争和选择,只有理性决策,才能在有限的资源约束下对情感做有效配置。 2、爱情是理性选择 对于大样本而言,理性恋爱的失败率要小于感性恋爱。

云栖社区 大数据 数据分析 数据挖掘

数据的游戏:冰与火

 我对数据挖掘和机器学习是新手,从去年7月份在Amazon才开始接触,而且还是因为工作需要被动接触的,以前都没有接触过,做的是需求预测机器学习相关的。后来,到了淘宝后,自己凭兴趣主动地做了几个月的和用户地址相关数据挖掘上的工作,有一些浅薄的心得。

大数据 算法 数据分析 数据挖掘

二十大数据可视化工具点评(下)

  第五部分:进阶工具 如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作,那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣,你需要的是桌面应用和编程环境。   16. Processing Processing是数据可视化的招牌工具。

云栖社区 大数据 数据可视化 Processing 数据分析 数据挖掘 桌面应用

人才雷达把数据挖掘用到招聘服务

       我们知道,互联网时代,每个人都在网络上留下了大量的数据,其中包含着他的生活轨迹、社交言行等个人信息,那么能否依靠对这些数据的分析,从个人的网上行为中剥离出他的兴趣图谱、性格画像、能力评估,帮助企业更高效的实现人岗匹配呢?这就是基于数据挖掘的人才推荐平台人才雷达(Talent Radar)所提供的服务。

算法 数据挖掘 推荐系统

数据挖掘聚类算法之K-MEDOIDS

     K-MEANS顾名思义K-均值,通过计算一类记录的均值来代表该类,但是受异常值或极端值的影响比较大,这里介绍另外一种算法K-medodis。看起来和K-means比较相似,但是K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在  K-medoids算法中,我们将从当前cluster  中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点。

云栖社区 大数据 算法 cluster 数据挖掘

啤酒尿布的关联规则是怎么来的

 所谓关联,反映的是一个事件和其他事件之间依赖或关联的知识。当我们查找英文文献的时候,可以发现有两个英文词都能形容关联的含义。第一个是相关性relevance,第二个是关联性association,两者都可以用来描述事件之间的关联程度。

算法 数据库 large 数据挖掘 关联分析

r与数据挖掘——国外专题博客

 博主致力于研究R语言在数据挖掘方面的应用 与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合。 1、聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclu

算法 函数 http web 数据挖掘 index html 神经网络

沈浩老师:数据分析随访录

1、请您简单介绍一下数据的可视化技术、商业智能技术、和数据挖掘的技术。 答:数据可视化本身也是一种数据分析技术,是将数据以统计图表和视觉形态表现出来的分析展现技术。我常说:看得见才能做得到,看得见才能做得好!随着数据分析技术的发展,数据存储、报表、分析和展现逐渐融合和一体化,过去是从数画图,现在往往先画图再洞察数据异常;可视化领域:报表可视化、绩效仪表盘、社会网络可视化、信息图、一页式管理图表。

大数据 个性化推荐 数据分析 数据挖掘 google 报表

社交大数据:营销背后的精准投放

      炙手可热的“大数据”正在全球掀起一场智能广告革命。那些无孔不入的广告不再出自大牌4A广告公司艺术总监或创意师之手,而是来自于自动生成的智能系统。       2012年,facebook的广告收入攀升到了43亿美元。

大数据 数据挖掘 facebook

Google和facebook如何应用R进行数据挖掘

Google和facebook如何应用R进行数据挖掘 在R用户组织的主题为“R与预测分析科学”的panel会议上,有来自工业界的四位代表发表了讲话,介绍各自在工业界是如何应用R进行数据挖掘。他们分别是: Bo Cowgill, Google Itamar Rosenn, Facebook David Smith, Revolution  Computing Jim Porzak, The Generations  Network 他们分别介绍了在各个公司是如何使用R进行预测分析,R作为分析工具的优势和劣势,并且提供了学习案例,以下是对他们的介绍的相关总结。

云栖社区 大数据 数据可视化 数据处理 数据挖掘 脚本 google 并行计算 facebook

人际图谱:Facebook的数据挖掘功臣

  建立与发展   Facebook的人际图谱团队创立之初的任务是把用户个人信息中的纯文字描述转化成结构化数据。如果没有这样的数据,Facebook就无法实现广告受众定位,也不能帮助你找到高中好友。

云栖社区 大数据 数据挖掘 facebook

数据挖掘技术:客户价值分析

使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额,再对销售毛利率、关系营销费用进行推算,就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。

函数 数据挖掘

数据挖掘最常见的十种方法

下面介绍十种数据挖掘(Data Mining)的分析方法,以便于大家对模型的初步了解,这些都是日常挖掘中经常遇到的算法,希望对大家有用!(甚至有数据挖掘公司,用其中的一种算法就能独步天下) 1、基于历史的MBR分析(Memory-Based Reasoning;MBR) 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。

算法 函数 数据挖掘 神经网络

112
GO