数据挖掘——回归分析
回归分析（Regerssion Analysis） ——研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法，它主要是通过建立因变量y 与影响他的自变量Xi 之间的回归模型，来预测因变量y 的发展趋势。 一、回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归分析 多重线性回归分析 ...
原文：电信行业数据挖掘分析
.离网客户预测分析客户流失市场渗透比率高异网用户策反 建立离网客户预测模型，产生最可能离网的客户名单，结合客户价值评分，协助公司采取合适的客户挽留措施，保证收入和确保客户忠诚度。 .客户价值分析客户与客户群企业收益率客户当前价值评分 amp 客户潜在价值 核算客户价值，计算用户当前利润贡献度和潜在利润贡献度，用于客户挽留和推出新资费方案时的目标客户群选择。 .客户信用度分析在网时长 缴费情况 客 ...
2018-10-09 01:03 0 871 推荐指数：
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用户行为模型，智能推荐商品。这就是数据分析。 数据分析挖掘第一步：明确目标 从上面京东天猫商 ...
数据挖掘之关联分析一（基本概念）
许多商业企业运营中的大量数据，通常称为购物篮事务（market basket transaction）。表中每一行对应一个事务，包含一个唯一标识TID。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 关联分析需要处理的关键问题： 从大型事务数据集中发现模式可能在计算上要付出很高 ...
数据挖掘之关联分析六（子图模式）
子图模式 频繁子图挖掘（frequent subgraph mining）：在图的集合中发现一组公共子结构。 图和子图 图是一种用来表示实体集之间联系的数据结构。 子图，图\(G' = (V', E')\)是另一个图\(G = (V, E)\)的子图，如果它的顶点集V'是V的子集 ...
数据挖掘——时间序列分析
时间序列分析 一、 概念 时间序列（Time Series） 时间序列是指同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列（是均匀时间间隔上的观测值序列）。 时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。 时间序列分析主要包括的内容有：趋势分析、序列分解、序列预测 ...
数据挖掘：实用案例分析
《数据挖掘：实用案例分析》 基本信息 作者： 张良均 陈俊德 刘名军 陈荣 丛书名： 大数据技术丛书 出版社：机械工业出版社 ISBN：9787111425915 上架时间：2013-7-4 出版日期：2013 年7月 开本：16 ...
数据挖掘——聚类分析总结
聚类分析 一、概念 聚类分析是按照个体的特征将他们分类，让同一个类别内的个体之间具有较高的相似度，不同类别之间具有较大的差异性 聚类分析属于无监督学习 聚类对象可以分为Q型聚类和R型聚类 Q型聚类：样本/记录聚类 以距离为相似性指标 （欧氏距离、欧氏平方距离 ...
数据挖掘之关联分析三（规则的产生）
规则产生 忽略那些前件和后件为空的规则，每个频繁k项集能够产生\(2(2^k-1)\)个关联规则。将频繁项集Y划分为两个非空子集X和Y-X，使得\(X \to Y-X\)能满足置信度阈值，就可以得到满足条件的规则。 在计算规则的置信度时并不需要再次扫描事务数据集，因为产生规则的频繁项集和它 ...