机器学习从入门到放弃之逻辑回归

2016-08-10

机器学习从入门到放弃之逻辑回归 回到本系列的第一篇文章机器学习从入门到放弃之KNN算法，在里面有这样的一个问题 黄点代表1类电影的分布，绿色代表0类电影的分布，紫色代表需要分类的电影样本。 那么该 ...

基于R和Python 如何使用多项式和有序逻辑回归

2016-03-23

基于R和Python 如何使用多项式和有序逻辑回归 我们中的大多数对于回归的知识是有限的。其中，线性和逻辑回归是我们最喜欢的一种。作为一个有趣的事实，回归具有扩展的能力来处理不同类型的变量。你是否知道，回 ...

多元逻辑回归模型的应用误区

2015-12-17

多元逻辑回归模型的应用误区 多元逻辑回归模型的理论前提相对判别分析法要宽松得多，且没有关于分布类型、协方差阵等方面的严格假定。不过，在大量运用多元逻辑回归的研究中往往忽视了另一个相当重要的问题 ...

数据挖掘系列：什么是逻辑回归训练模型？

2015-12-09

数据挖掘系列：什么是逻辑回归训练模型？ 在数据膨胀的当今社会里，海量数据中蕴含价值日渐凸显出来。如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题。以互联网企业为代表的科技公司 ...

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别

2015-11-28

逻辑回归与决策树在分类上的一些区别  营销预测模型的目标变量很多为一种状态或类型，如客户“买”还是“不买”、客户选择上网方式为 “宽带”还是“拨号”、营销战通道是邮件、电话、还是网络。我 ...

大数据下的逻辑回归训练模型方法论_数据分析师培训​

2015-03-13

大数据下的逻辑回归训练模型方法论_数据分析师培训 在数据膨胀的当今社会里，海量数据中蕴含价值日渐凸显出来。如何有效的挖掘海量数据中的有效信息已经成为各个领域面临的共同问题。以互联网企业为代 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-05-29

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

CDA持证人专访：郭畅谈银行大数据建模与智能风控实践

2026-05-26

【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数字化转型、模型运营、模型评估、运营分析、模型调优、模型逻辑 【专访摘要】本次CDA持 ...

【CDA干货】数据清洗中异常值识别与处理：三大核心方法详解

2026-05-20

在数据驱动决策的时代，数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性，而异常值作为数据清洗中的核心痛点，往往会扭曲分析结论、误导决策方向。所谓异常值，是指数据集中偏离整体分布、与其他数据点显著不同的观测值， ...

【CDA干货】数据挖掘核心步骤与实战：以零售企业客户流失预测为例

2026-05-13

在零售行业存量竞争日趋激烈的当下，客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示，零售企业平均客户流失率高达20%-30%，而获取新客户的成本是维系老客户的5-10倍，留住现有客户不仅能降低营销成本 ...

从“raw”到“ready”：CDA数据分析师视角下的标签加工方式

2026-04-29

 很多分析师在设计标签时思路清晰，但真到落地环节却面临“数据在手，不知如何转化为可用标签”的困境：或因加工方式选择不当导致标签失效，或因规则模糊造成标签口径混乱。其实，好的标签并非设计出来，而是加工 ...

【CDA干货】基于客户行为数据序列的意图识别模型构建指南

2026-04-22

在数字化时代，客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为，都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹，构成了客户行为数据序列。意图识别模型的核心价值，就是从这些连续、动态的行为序列中，挖 ...

【CDA干货】特征重要性分析：解锁机器学习模型价值的核心钥匙

2026-04-20

在机器学习建模全流程中，特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节，而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮我们筛选冗余特征、优化模型结构，更能破解模型“黑箱”困境，揭示数据与目标变量之间 ...

【CDA干货】数据分析与数据挖掘：必备工具与核心技能全解析

2026-04-17

在数字化时代，数据已成为企业决策的核心驱动力，数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段，广泛应用于互联网、金融、医疗、零售等各个领域。数据分析聚焦“解读数据、发现规律”，回答“是什么、为什么”；数 ...

【CDA干货】模型质量测试对比：方法、维度与实操指南

2026-04-14

在人工智能与机器学习落地过程中，模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型，还是推荐、预测类模型，只有通过科学、全面的测试对比，才能精准判断模型的性能边界、适用场景，避免因模型偏 ...

【CDA干货】集成学习赋能模型不确定性分析：原理、方法与实践

2026-04-10

在机器学习模型的落地应用中，预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准，不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、金融风控等安全关键领域，模型的过度自信或不确定性误判，可能引发致命后果——自动驾 ...

【CDA干货】特征重要性分析：从数据特征到业务价值，解锁精准决策新路径

2026-04-01

在数据驱动决策的时代，企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销数据、医疗领域的诊断数据，这些数据中包含成百上千个特征变量，看似杂乱无章，却隐藏 ...

CDA数据分析师：决策树分析实战，可解释性建模的核心工具与业务赋能

2026-03-31

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的职场实战与认证考核中，“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中，不仅需要模型给出精准预测，更需要清晰的决策逻辑支撑，让非技术人员读懂“为什么这么判断”。 ...

CDA数据分析师：聚类分析实战，无监督学习下的精准分组与业务赋能

2026-03-30

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中需对海量用户按行为偏好分组实现精准营销，金融场景中需对客户按风险等级聚类优化风控 ...

【CDA干货】多参数综合作用：解锁机器学习精准性与泛化能力的核心密钥

2026-03-27

机器学习的本质，是让模型通过对数据的学习，自主挖掘规律、实现预测与决策，而这一过程的核心驱动力，并非单一参数的独立作用，而是多参数的协同联动与综合调控。从简单的线性回归到复杂的深度学习模型，参数作为模 ...