大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改善了現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破了基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接，相似聯(lián)接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)

     數(shù)據(jù)領(lǐng)域有一些常見(jiàn)的專業(yè)詞匯，如數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)等，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域很常見(jiàn)

      什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)容與過(guò)程是什么？數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展和無(wú)數(shù)專家學(xué)者的研究，已經(jīng)提出了一個(gè)完整的過(guò)程框架

       數(shù)據(jù)分析是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息的工具，數(shù)據(jù)挖掘就是把信息轉(zhuǎn)化為認(rèn)知的工具

從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息和知識(shí)的過(guò)程

    數(shù)據(jù)挖掘也被譯為資料勘探，數(shù)據(jù)開(kāi)采

數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取出有用信息的過(guò)程

       數(shù)據(jù)分析只是在已定的假設(shè)中處理原有的計(jì)算方法和統(tǒng)計(jì)方法，將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)化為信息，認(rèn)知，轉(zhuǎn)化為有效的預(yù)測(cè)和決策

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和各行業(yè)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)挖掘作為一種從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式、提取知識(shí)和預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的技術(shù)，已經(jīng)成為了各行業(yè)不可或缺的工具

       近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)的廣泛關(guān)注

       數(shù)據(jù)分析就是分析數(shù)據(jù)

      隨著時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了我們生活的一部分，甚至可以比作像空氣一樣的存在

       大量、不完全、噪聲、模糊、隨機(jī)地挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱含著對(duì)大數(shù)據(jù)有價(jià)值、潛在有用信息和知識(shí)的過(guò)程，也是一個(gè)決策支持過(guò)程

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)今數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中最為常見(jiàn)的兩個(gè)術(shù)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱BI）中的作用是發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)中的有價(jià)值的信息和模式，并通過(guò)分析和挖掘這些數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供支持和指導(dǎo)

數(shù)據(jù)挖掘指的是在大型的數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)有價(jià)值的信息知識(shí)進(jìn)行獲取，屬于一種先進(jìn)的數(shù)據(jù)信息模式。具體而言，數(shù)據(jù)

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)采集和挖掘已經(jīng)成為了很多企業(yè)和機(jī)構(gòu)必備的技能

以達(dá)觀智能推薦為例，深入探討大數(shù)據(jù)的定義與特點(diǎn)，數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理的技術(shù)，以及如何從數(shù)據(jù)中挖掘用戶偏好，從而提升推薦系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)

數(shù)據(jù)可以說(shuō)明過(guò)去也可以說(shuō)明將來(lái)，有的時(shí)候數(shù)據(jù)可以決定未來(lái)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)采集和挖掘成為了企業(yè)決策和發(fā)展的重要環(huán)節(jié)

想要做好企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)，cdp平臺(tái)的客戶數(shù)據(jù)價(jià)值不可忽視！在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)的時(shí)代，企業(yè)與用戶間的關(guān)系也發(fā)生了變化，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)逐漸成為企業(yè)發(fā)展的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)值預(yù)測(cè)是對(duì)連續(xù)值函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的一類數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，通過(guò)構(gòu)造相關(guān)的預(yù)測(cè)模型對(duì)連續(xù)數(shù)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，CRM系統(tǒng)與BI工具的融合已成為企業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

線性回歸是應(yīng)對(duì)回歸問(wèn)題最常用的方法，其是一種線性的數(shù)據(jù)建模方法，可以通過(guò)凸優(yōu)化的方法進(jìn)行求解。

但監(jiān)管對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)貸款包括聯(lián)合貸的管理日漸趨緊，要求合作銀行必須進(jìn)行獨(dú)立風(fēng)控，要想做獨(dú)立風(fēng)控，就勢(shì)必要爭(zhēng)取數(shù)據(jù)源的接入。

“無(wú)社交，不營(yíng)銷(xiāo)”

隨機(jī)森林回歸算法是決策樹(shù)回歸的組合算法，將許多回歸決策樹(shù)組合到一起，以降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。隨機(jī)森林可以處理名詞型特征，不需要進(jìn)行特征縮放處理。隨機(jī)森林并行訓(xùn)練許多決策樹(shù)模型，對(duì)每個(gè)決策樹(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行合并可以降低預(yù)測(cè)的變化范圍

衡量一家 SaaS 企業(yè)盈利能力的 6 個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)

說(shuō)到用戶活躍，互聯(lián)網(wǎng)人第一印象就是「建立用戶激勵(lì)體系」。如：新用戶限時(shí)福利、忠實(shí)用戶連續(xù)任務(wù)獎(jiǎng)勵(lì)、流

快消B2B賽道在經(jīng)歷了數(shù)年的“群雄角逐”之后，正逐步進(jìn)入到頭部企業(yè)整合階段；2020年快消品B2B電商市場(chǎng)規(guī)模達(dá)3600億元，在經(jīng)過(guò)跑馬圈地的擴(kuò)張后，行業(yè)集中度越來(lái)越高