数据挖掘与数据化运营实战的方法及实现

最新推荐文章于 2023-02-04 17:58:56 发布
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本文聚焦于数据挖掘与数据化运营实战，详细介绍了数据处理的方法技巧、数据挖掘算法原理及其实现过程，并探讨了如何优化数据挖掘模型。此外，还对比分析了多种具体算法的特点及其优缺点。

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本文主要记录自学数据挖掘与数据化运营实战一书中的方法及实现

  • 数据处理方法技巧
  • 数据挖掘算法原理及实现
  • 数据挖掘模型优化
  • 具体算法的实现及优缺点
潇青菜
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《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》第一章 什么是数据化运营
LiuQQu的专栏
11-23 1867
《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》电子书地址：http://www.chforce.com/books/datamining-om-by-data/index.html 数据化运营实施的前提条件包括企业级海量数据存储的实现、精细化运营的需求（与传统的粗放型运营相对比）、数据分析和数据挖掘技术的有效应用等，并且还要得到企业决策层和管理层的支持及推动。 数据化运营是现代企业从粗放...
卢辉《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧和应用》第一遍 读书笔记
VictorHuang的专栏
05-01 3583
原书京东链接 [TOC]第一遍（3,4两个月）观后感也不知道我们家宝宝哪里找到这本书的，结果 让我先拿来学习了。 这本书是我转行一来，认认真真从头到尾读的第一本跟数据挖掘相关的书，坦白讲，实用价值要远远高于看《机器学习》、《数据挖掘导论》这种偏学术的书籍； 作者是30岁左右从一名机械专业相关的工作人员转行到数据行业；所以他的很多见解，往往能从高处落点，看行业由来和发展，分析业务需求与痛点，阐述
数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用
china-pub网上书店
06-04 331
《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 基本信息 作者： 卢辉 丛书名： 大数据技术丛书 出版社：机械工业出版社 ISBN：9787111426509 上架时间：2013-6-4 出版日期：2013 年6月 开本：16开 页码：276 版次：1-1 所属分类：计算机 更多关于》》》《数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用》 内容简介 计算机...
《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》—— 读书笔记
xingoo
12-09 1668
《数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用》—— 读书笔记 第一章 什么是数据化运营 posted @ 2018-12-09 20:27 xingoo 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏 ...
数据挖掘与数据化运营实战 思路 方法 技巧与应用.pptx
最新发布
10-04
数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 数据挖掘（Data Mining）是指从大量数据中自动提取隐藏的信息、模式和趋势的过程。数据化运营（Data-Driven Operations）是指将数据分析结果应用于企业运营管理...
《数据挖掘与数据化运营实战》（第1-2章）
今天你DEBUG了吗
07-23 995
《数据挖掘与数据化运营实战》读书笔记1 什么是数据化运营1.1 从4P到4C再到3P3C1.2 数据化运营的主要内容1.3 数据化运营的原因及必要条件2 数据挖掘概述2.1 统计分析与数据挖掘的主要区别2.2 数据挖掘的主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用2.2.1 决策树2.2.2 神经网络2.2.3 回归 1 什么是数据化运营 1.1 从4P到4C再到3P3C 4P指的是Product（产品）、Price（价格）、Place（渠道）和Promotion（促销）。 Product：表示注重产品功能
数据挖掘与数据化运营实战 思路、方法、技巧与应用
12-12
这本数来自阿里内部人员，希望对大家有用
《数据挖掘与数据化运营实战》
qq_23236081的博客
02-08 400
《数据挖掘与数据化运营实战——思路、方法、技巧与应用》 数据分析的核心能力综合体：商业理解、数据分析、商业应用思考 产品经理：善于总结、善于提炼、善于推而广之、善于把自己的分析“产品化”。 数据挖掘商业实践的有效成长之路：“以业务为核心、以思路为重点、以挖掘技术为辅助” ...
海量数据挖掘之中移动流量运营系统
weixin_34055787的博客
06-16 213
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------- [版权申明：本文系作者原创，转载请注明出处] 文章出处：http://blog.youkuaiyun.com/sdksdk0/article/...
数据挖掘与数据话运营实战 - 笔记
weixin_43364172的博客
06-22 371
异常值判断： 对于类别型变量，如果某个出现频率太小，太稀有，就可能是异常值 对于区间型变量，可以从小到大排，比如最大的前0.1%就是异常值。或者，超过n个标准差的是异常值 数据转换 对于区间型变量，如果分布不光滑（或有噪声），不对称分布 目的： 产生衍生变量 改善变量分布特征（不对称） 区间型变量的分箱转换 针对区间型变量的标准化操作 改善分布的措施 取对数 开平方根 取倒数 开平方 取指数...
数据挖掘与数据化运营实战
qq_25174485的博客
02-04 412
数据挖掘实战
数据挖掘与数据化运营实战. 3.3　运营群体的活跃度定义
weixin_33978016的博客
05-02 392
3.3　运营群体的活跃度定义 运营群体（目标群体）的活跃度定义，这也是数据化运营基本的普遍的要求。数据化运营与传统的粗放型运营最主要的区别（核心）就是前者是可以准确地用数据衡量，而且这种衡量是自始至终地贯穿于数据化运营的全过程；而在运营全过程的衡量监控中，活跃度作为一个综合的判断指标，又在数据化运营实践中有着广泛的应用和曝光。活跃度的定义没有统一的描述，...
《数据挖掘与数据化运营实战》（第11-12章）
今天你DEBUG了吗
07-27 515
《数据挖掘与数据化运营实战》（第11-12章）11 用户特征分析的典型应用和技术小窍门11.1 用户特征分析所适用的典型业务场景11.2 用户特征分析的典型分析思路和技术11.3 特征提炼后的评价体系12 运营效果分析的典型应用和技术小窍门12.1 为什么要做运营效果分析12.2 统计技术在数据化运营中最重要最常见的应用12.2.1 为什么要进行假设检验？12.2.2 假设检验的基本思想12.2.3 T检验12.2.4 方差分析12.2.5 多个样本组的非参数检验12.2.6 卡方检验12.2.7 控制..
《数据挖掘与数据化运营实战》（第10章）
今天你DEBUG了吗
07-26 608
《数据挖掘与数据化运营实战》（第10章）10 预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门10.1 神经网络10.2 决策树技术10.3 逻辑回归技术10.4 多元线性回归技术10.5 模型过拟合及对策10.7 预测响应模型的应用步骤 10 预测响应（分类）模型的典型应用和技术小窍门 预测响应模型是数据挖掘中最常见的应用模型，最直接的涉及的精细化运营的客户分层以及随后的个性化区别对待。 预测响应模型涉及的几种算法：神经网络、决策树、逻辑回归、多元线性回归。 10.1 神经网络 神经网络是一组互相连接的输入..
《数据挖掘与数据化运营实战》（第13章）
今天你DEBUG了吗
07-27 403
《数据挖掘与数据化运营实战》（第13章）13 漏斗模型和路径分析13.1 网络日志和布点13.2 漏斗模型与路径分析的主要区别与联系13.3 漏斗模型的主要应用场景13.4 路径分析的主要应用场景13.5 路径分析的主要算法 13 漏斗模型和路径分析 在互联网数据化运营实践中，有一类数据分析应用是互联网行业所独有的，那就是漏斗模型和路径分析的应用。 漏斗模型通常是对用户在网页浏览中一些关键节点的转化程度所进行的描述，比如从浏览到实际购买产品都需要经历三个步骤：浏览商品、将商品加入到购物车、将购物车的东..
数据挖掘与数据化运营实战. 1.2　数据化运营的主要内容
weixin_33736832的博客
05-02 292
1.2　数据化运营的主要内容 虽然目前企业界和学术界对于“数据化运营”的定义没有达成共识，但这并不妨碍“数据化运营”思想和实践在当今企业界尤其是互联网行业如火如荼地展开。阿里巴巴集团早在2010年就已经在全集团范围内正式提出了“数据化运营”的战略方针并逐步实施数据化运营，腾讯公司也在“2012年腾讯智慧上海主题日”高调宣布“大数据化运营的黄金时期已经到来...
数据挖掘与数据化运营实战.导读
weixin_33924220的博客
05-02 269
本书是目前有关数据挖掘在数据化运营实践领域比较全面和系统的著作，也是诸多数据挖掘书籍中为数不多的穿插大量真实的实践应用案例和场景的著作，更是创造性地针对数据化运营中不同分析挖掘课题类型，推出一一对应的分析思路集锦和相应的分析技巧集成，为读者提供“菜单化”实战锦囊的著作。作者结合自己数据化运营实践中大量的项目经验，用通俗易懂的“非技术”语言和大量活泼生动...
金融行业数据挖掘：实战案例与策略解读
"《数据挖掘商业案例分析与及实现》是一本深度探讨数据挖掘在金融行业广泛应用的实战指南。该书详细介绍了数据挖掘技术如何帮助金融机构提升业务效率、管理风险并优化客户关系。以下章节概述了主要的话题： 1. 金融...
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