K-means聚类_数据科学行业图谱-CDA数据分析师

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数据挖掘其实就是为了干这四种事: 2016-12-06; 数据挖掘其实就是为了干这四种事数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。一般来说，数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测。数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题 ...

2017校招数据分析岗笔试/面试知识点: 2016-09-26; 2017校招正在火热的进行，后面会不断更新涉及到的相关知识点。尽管听说今年几个大互联网公司招的人超少，但好像哪一年都说是就业困难，能够进去当然最好，不能进去是不是应该也抱着好的期望去找自己满意的呢？最 ...

大数据下的BI新特性: 2016-09-20; 大数据下的BI新特性大数据BI的新需求包括大量化(多个大数据集并行分析)、多样化(结构化、半结构化、非结构化）、快速化(Velocity)和价值(易用性)。而计算分层（流计算、块计算、全局计算）、快速分析（冗余维 ...

如何运用数据分析对某个试运营项目进行“无死角”的复盘？: 2016-08-26; 如何运用数据分析对某个试运营项目进行“无死角”的复盘？最近常常有小伙伴问我，大概是如下几个问题：我手里没有多少数据可以供分析，怎么办？我手上有一些数据，但是不知道该如何分析，怎么办？我有一 ...

客户细分：如何找到最有价值的TA？: 2016-08-08; 关于客户分类的内容早就想写却不知道怎么动笔，因为客户分类没有统一方法和规则，行业之间分类的方法、角度完全不同，今天可能犯神经病了，突然想清楚该怎么写啦~~ 上一篇文章介绍了用定位理论打造 ...

常见机器学习算法比较: 2016-07-11; 常见机器学习算法比较机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择 ...

数据挖掘主要解决的四类问题: 2016-04-25; 数据挖掘主要解决的四类问题数据挖掘非常清晰的界定了它所能解决的几类问题。这是一个高度的归纳，数据挖掘的应用就是把这几类问题演绎的一个过程。下面让我们来看看它所解决的四类问题是如何界定的： ...

SAS数据挖掘实战篇【四】: 2016-04-09; SAS数据挖掘实战篇【四】今天主要是介绍一下SAS的聚类案例，希望大家都动手做一遍，很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得。 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念聚类就是一种寻 ...

一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操(二): 2016-04-05; 一篇文章透彻解读聚类分析及案例实操(二) 4 SAS聚类分析案例 1 问题背景考虑下面案例，一个棒球管理员希望根据队员们的兴趣相似性将他们进行分组。显然，在该例子中，没有响应变量。管理 ...

用SPSS进行聚类分析的案例—某移动公司客户细分模型: 2015-12-01; 用SPSS进行聚类分析的案例—某移动公司客户细分模型聚类分析在各行各业应用十分常见，而顾客细分是其最常见的分析需求，顾客细分总是和聚类分析挂在一起。顾客细分，关键问题是找出顾客的特征，一般可从 ...

一位电商数据分析师的经验总结_数据分析师培训: 2015-06-12; 一位电商数据分析师的经验总结_数据分析师培训　08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途 ...

大数据分析：机器学习算法实现的演化: 2015-05-18; 大数据分析：机器学习算法实现的演化我将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。传统的 ...

大数据分析：机器学习算法实现的演化: 2015-01-27; 大数据分析：机器学习算法实现的演化我将会对机器学习算法的不同的实现范式进行讲解，既有来自文献中的，也有来自开源社区里的。首先，这里列出了目前可用的三代机器学习工具。传统的 ...

电商数据分析- 数据分析实例: 2014-11-01; 电商数据分析1、 RFM模型模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通 ...

数据分析师的经验总结: 2014-09-16; 电商数据分析师的经验总结 08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感 ...

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