R语言数据挖掘方法及应用 第1篇 起步篇:R语言数据挖掘入门并不难 1 数据挖掘与R语言概述 1.1 为什么要学习数据挖掘和R语言 1.2 什么是数据挖掘 1.3 数据挖掘能给出什么 1.3.1 数据挖掘结果有哪些呈现方式 1.3.2 数据挖掘结果有哪些基本特征 1.4 数据挖掘 ...
基于SPSS Moderler和R语言的数据挖掘宽表处理 电信业客户流失分析 一 商业理解 问题的提出: 问题 :预测哪些客户 尤其是高价值客户 可能会流失 问题 :可能流失客户的特征是什么 问题 : 商场挽留活动的预期收益是多少 流失的定义: 这里将客户分为三类:正常使用电信业务的客户 主动放弃电信业务的客户 由于欠费被停机的客户。这里将后两类都定义为流失,用 或T 表示,将第一类定义为不流失, ...
2017-03-21 15:36 0 1246 推荐指数:
R语言数据挖掘方法及应用 第1篇 起步篇:R语言数据挖掘入门并不难 1 数据挖掘与R语言概述 1.1 为什么要学习数据挖掘和R语言 1.2 什么是数据挖掘 1.3 数据挖掘能给出什么 1.3.1 数据挖掘结果有哪些呈现方式 1.3.2 数据挖掘结果有哪些基本特征 1.4 数据挖掘 ...
1.用R计算数据基本统计量(均值) 学习机器学习和数据挖掘中的各种算法和模型,需要掌握统计学的基本概念。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,并预测对象未来走势的一门综合性科学。 简单说,统计学是根据样本估计总体的科学。它的一些思想和大数据思想有些相悖,不关注数据 ...
《数据挖掘:R语言实战》 基本信息 作者: 黄文 王正林 丛书名: 大数据时代的R语言 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121231223 上架时间:2014-6-6 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:292 版次:1-1 所属分类:计算机 ...
1、线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量: 其中,x1,x2,...,xk都是预测变量(影响预测的因素),y是需要预测的目标变量(被预测变量)。 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据,选取的是2008年到2011年的季度数据。 rep函数里面的第一个参数是向量 ...
SPSS Modeler是业界极为著名的数据挖掘软件,其前身为SPSS Clementine。SPSS Modeler内置丰富的数据挖掘模型,以其强大的挖掘功能和友好的操作习惯,深受用户的喜爱和好评,成为众多知名企业在数据挖掘项目上的软件产品选择。 本课程以SPSS Modeler ...
本节的内容是衔接上节数据挖掘宽表处理的部分,上节分析了电信业客户流失问题分析预测的准备工作,这节继续进行探索性分析和建模分析及模型评估,客户流失预测分为流失规则的预测以及流失评分预测。本节的流失规则预测基于决策树算法,流失评分预测基于神经网络算法实现。 四、探索性数据分析 1、离散型变量 ...
安装时间:2015年8月25日 22:55:35 作者:luomg 软件:R、Rstudio-server 环境:redhat6.2 联系:luomgf@163.com 声明:如果你有遇到安装中的问题欢迎跟帖交流 今日倒腾了一下午终于搞定 ...
第七章、异常值检测(离群点挖掘) 概述: 一般来说,异常值出现有各种原因,比如数据集因为数据来自不同的类、数据测量系统误差而收到损害。根据异常值的检测,异常值与原始数据集中的常规数据显著不同。开发了多种解决方案来检测他们,其中包括基于模型的方法(Model-based ...