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2016年4月15日
大数据代表未来,投资力度增强
摘要: 大数据代表未来,投资力度增强大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标,可广泛作用于几乎所有行业,必将掀起一场新的革命。目前,大数据已经迎来了高速发展的黄金成长期,我们看好其发展趋势,推荐投资者提高对其中孕育机会的关注度。从源到流看,大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程;按...
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posted @ 2016-04-15 13:45 刘小子
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2016年4月14日
统计学和数据挖掘的异同探讨
摘要: 统计学和数据挖掘的异同探讨1. 简介统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关...
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posted @ 2016-04-14 13:46 刘小子
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统计学和数据挖掘的异同探讨
摘要: 统计学和数据挖掘的异同探讨1. 简介统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关...
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posted @ 2016-04-14 13:46 刘小子
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让大数据成为一种基本的使用和操作能力
摘要: 让大数据成为一种基本的使用和操作能力大数据重构消费者主权“大数据”之“大”,不仅仅源于其体量的庞大,更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面,从大数据分析中获得竞争优势,已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样,开始为企业提供重要的生产因素。我们会...
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posted @ 2016-04-14 13:44 刘小子
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让大数据成为一种基本的使用和操作能力
摘要: 让大数据成为一种基本的使用和操作能力大数据重构消费者主权“大数据”之“大”,不仅仅源于其体量的庞大,更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面,从大数据分析中获得竞争优势,已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样,开始为企业提供重要的生产因素。我们会...
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posted @ 2016-04-14 13:44 刘小子
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2016年4月12日
SAS数据挖掘实战篇【七】
摘要: SAS数据挖掘实战篇【七】6.5 SASEM数据挖掘-----预测模型1 问题定义目标:建立模型预测贷款申请的信用状态,选择最优的模型来预测和减少损失。数据集:SAMPSIO.DMAGECR数据集大小:1000变量数目:21(20个输入变量,1个目标变量)变量描述 该损失矩阵将产生和第一个损...
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posted @ 2016-04-12 14:34 刘小子
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SAS数据挖掘实战篇【七】
摘要: SAS数据挖掘实战篇【七】6.5 SASEM数据挖掘-----预测模型1 问题定义目标:建立模型预测贷款申请的信用状态,选择最优的模型来预测和减少损失。数据集:SAMPSIO.DMAGECR数据集大小:1000变量数目:21(20个输入变量,1个目标变量)变量描述 该损失矩阵将产生和第一个损...
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posted @ 2016-04-12 14:34 刘小子
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SAS数据挖掘实战篇【六】
摘要: SAS数据挖掘实战篇【六】6.3 决策树决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不同,这样就形成第二层数据集的划分。一般来说,一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组。1 问题背...
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posted @ 2016-04-12 14:33 刘小子
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SAS数据挖掘实战篇【六】
摘要: SAS数据挖掘实战篇【六】6.3 决策树决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集,然后将另外的规则应用在子数据集中,数据集不同相应的规则也不同,这样就形成第二层数据集的划分。一般来说,一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组。1 问题背...
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posted @ 2016-04-12 14:33 刘小子
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2016年4月11日
SAS数据挖掘实战篇【五】
摘要: SAS数据挖掘实战篇【五】SAS——预测模型6.1 测模型介绍预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时间为关键属性的关联知识,可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中。从预测的主要功能上看,主要是对未来数据的概念分类和趋势...
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posted @ 2016-04-11 13:43 刘小子
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