Advertisement

大数据挖掘方法与实例分析电子书及其配套代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《大数据挖掘方法与实例分析》是一本深入探讨数据科学和机器学习技术的应用书籍，书中不仅详细讲解了各种大数据挖掘的方法和技术原理，还通过丰富的案例进行实践指导，并提供配套的编程代码供读者练习。这本书非常适合希望在数据分析领域深化技能的学习者及专业人士使用。 《大数据_挖掘方法与实例分析》电子书及配套代码适用于数据挖掘和机器学习的学习与实践。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 大数据挖掘方法与实例分析电子书及其配套代码
    优质
    《大数据挖掘方法与实例分析》是一本深入探讨数据科学和机器学习技术的应用书籍，书中不仅详细讲解了各种大数据挖掘的方法和技术原理，还通过丰富的案例进行实践指导，并提供配套的编程代码供读者练习。这本书非常适合希望在数据分析领域深化技能的学习者及专业人士使用。 《大数据_挖掘方法与实例分析》电子书及配套代码适用于数据挖掘和机器学习的学习与实践。
     
  • 《Python广告数据挖掘与分析实战》一书的配套代码
    优质
    本书《Python广告数据挖掘与分析实战》的配套代码集锦，提供了书中实例和案例的数据处理、模型构建及可视化等完整源码，助力读者深入理解和实践广告数据分析技术。 《Python广告数据挖掘与分析实战》一书可在京东或当当购买。书中部分内容涉及实际业务数据不便公开，因此GitHub上的代码及所用数据源可能与书中有所不同，但整体实现方式不变，请以GitHub上的为准。如有疑问可随时联系“数据挖掘与AI算法”微信公众号。感谢大家的支持！
     
  • 实用案例分析 数据挖掘PDF电子书
    优质
    本书为《实用案例分析数据挖掘》PDF版，通过丰富的真实世界案例，深入浅出地讲解了数据挖掘技术的应用和实践技巧。适合数据分析从业者与爱好者阅读学习。 数据挖掘实用案例分析
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》配套源码和数据.zip
    优质
    本资源为《Python数据分析与挖掘实战》一书配套的源代码及数据集，涵盖书中案例所需的所有素材，便于读者实践学习。 该项目是团队成员近期最新开发的成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。上传的项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者参考学习。无论是作为毕业设计、课程设计、作业还是项目初期演示，该项目都十分适用；同时也非常适合编程初学者进行进阶学习。如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时交流讨论。 如果您有一定的基础，可以在现有代码基础上修改以实现其他功能，并直接应用于毕业设计或课程任务中。对于配置和运行存在疑问的用户，我们提供远程教学服务。 欢迎大家下载并积极沟通交流，在相互学习的过程中共同进步！
     
  • 大数据挖掘系统方法及实例分析（含配套程序和数据）- 2016年5月版.rar
    优质
    《大数据挖掘系统方法及实例分析》为读者提供了全面的大数据挖掘技术指导，书中不仅深入浅出地讲解了多种数据分析与挖掘的方法论，还通过具体案例详细展示了这些理论在实践中的应用，并附有配套程序和数据，便于读者动手操作学习。 《大数据挖掘：系统方法与实例分析》是一本适合大数据方向入门的书籍，其中包含了多种典型的案例研究。
     
  • Python数据挖掘入门实战及配套代码
    优质
    《Python数据挖掘入门实战及配套代码》旨在帮助初学者掌握运用Python进行数据分析与挖掘的技术，通过丰富的实例和实践代码，引导读者逐步探索数据科学的世界。 这是一份经典的数据挖掘Python入门项目，配有完整的代码。
     
  • Java大数据实例分析_5MapReduce与数据挖掘
    优质
    本课程深入解析Java大数据技术中的MapReduce编程模型及其在数据挖掘领域的应用，通过具体实例讲解如何利用MapReduce进行高效的数据处理和分析。 请完成以下两个任务的案例开发练习： （1）实现代码以统计网站连续几日内的独立访客数量。 （2）根据access.log文件中的数据，统计每日每个链接来源的数据。（该log文件位于nginx服务器中）。
     
  • 数据挖掘实例分析
    优质
    《数据挖掘实例分析》一书深入浅出地介绍了数据挖掘的基本概念、方法和技术，并通过多个实际案例详细展示了如何应用这些技术解决现实问题。 数据挖掘的一个例子是图书馆借书数据分析。通过收集并分析读者的借阅记录、还书时间及其他相关数据，可以发现一些有趣的模式和趋势。例如，可以通过这些数据来了解哪些书籍最受欢迎，不同时间段内图书需求的变化情况等。这种类型的分析不仅可以帮助图书馆更好地管理其资源和服务，还可以为未来的采购决策提供依据。 通过实施此类项目，我们能够深入理解用户行为，并据此优化服务流程或推出新的推荐系统以提高用户体验。此外，还能识别出潜在的阅读群体偏好和趋势变化，进而调整库存结构或者举办针对性强的主题活动来吸引读者。总之，在图书馆环境中应用数据挖掘技术具有广泛的应用前景和发展潜力。
     
  • 数据挖掘实例分析
    优质
    《数据挖掘实例分析》是一本深入浅出介绍如何运用数据挖掘技术解决实际问题的书籍。通过丰富的案例，读者可以学习到数据预处理、模式发现及结果解释等关键步骤和技巧。适合数据分析初学者和技术爱好者阅读。 数据挖掘在金融与电信行业的应用广泛且深远，它利用先进的分析技术从海量数据中提取有价值的信息，为企业决策提供科学依据。以下将详细阐述这些领域的关键知识点。 **一、金融行业应用** 1. **客户细分**：通过对客户进行分类，企业可以更精准地定制产品和服务，以满足不同群体的需求，同时降低风险。这包括对客户的消费行为、信用评级、交易记录等进行深度分析，以确定最有利可图的客户群体。 2. **客户流失分析**：预防客户流失是金融业的重要任务，特别是对于高价值客户。通过预测可能流失的客户，企业可以采取措施进行挽留，如改进服务、提供优惠或个性化沟通。 3. **交叉销售**：数据挖掘有助于发现客户的潜在需求，并推荐互补产品或服务以提高销售额。例如，在银行中可以根据贷款记录推荐相应的保险产品。 4. **欺诈监测**：金融领域面临严重的欺诈风险。通过识别异常交易模式，企业可以及时发现并防止此类行为。 5. **开发新客户**：通过对市场数据的分析，企业能够识别潜在客户，并制定有效的营销策略以提高新客户的获取效率。 6. **降低索赔率**：在保险业中，预测可能发生的理赔事件可以帮助提前采取措施减少不必要的损失，并优化理赔过程。 7. **信用风险评估**：通过评估客户的信用等级来降低坏账的风险，确保贷款业务的稳健发展。 **二、客户流失分析** 客户流失不仅意味着收入下降还可能导致口碑受损。理解导致客户流失的原因和模式至关重要。企业可以通过数据挖掘： 1. **识别问题根源**：确定造成客户离开的关键因素，如服务质量和价格等。 2. **区分不同类型的流失情况**：根据具体原因将客户的流失分为不同的类型，例如因服务质量差而引起的流失或因为竞争对手的吸引而导致的流失。 3. **分析方法的选择**：利用逻辑回归、决策树和聚类技术来建立预测模型以识别潜在客户流失的趋势。 4. **应用案例研究**：展示如何通过数据分析预测哪些顾客可能会离开，并描述实施挽留策略的具体步骤。 **三、客户细分** 客户细分是数据挖掘的一个核心用途，它帮助企业实现精细化的运营模式： 1. **信用风险评估**：根据客户的特性将他们分为不同的信用等级以支持信贷决策。 2. **定义和理解客户分群的概念**：基于他们的特征、行为以及偏好等信息对顾客进行分类。 3. **构建细分模型的方法**：使用聚类分析、关联规则及判别方法来创建用于区分不同群体的模型。 通过上述内容可以看出，数据挖掘在金融与电信行业中的应用涵盖了从客户关系管理到风险管理等多个方面。这些案例展示了基于数据分析做出决策的优势，并强调了数据挖掘技术对于现代商业环境的重要性。因此，深入理解和有效利用这些技术和工具可以帮助企业提高运营效率并增强其市场竞争力。
     
  • Python数据分析及数据挖掘实战案例.zip Python数据挖掘_实践分析
    优质
    本资料集聚焦于运用Python进行高效的数据分析与数据挖掘，通过丰富实例讲解技术应用，适合希望深入学习数据科学领域的读者。 Python在数据分析和数据挖掘领域有很多优秀的案例。这些案例展示了Python强大的功能及其在处理复杂数据集方面的灵活性与效率。通过学习并实践这些实例，开发者可以更好地掌握如何利用Python进行高效的分析工作，并从中提取有价值的信息来支持决策制定过程。