03 2019 档案

摘要：本章内容源于慕课网的《机器学习入门-经典小案例》，需要安装graphlab（它比pandas速度快，可以直接从硬盘读取大文件，pandas只能从内存中读取，pandas不适合大文件）。 graphlab只能用于python2，由于我已经装过Anaconda3了，所以在Anaconda3的基础上搭建了 阅读全文

摘要：一、背景和挖掘目标 二、分析方法与过程 1、数据获取 2、数据预处理 1.筛选有效问卷（根据表8-6的标准） 共发放1253份问卷，其中有效问卷数为930 2.属性规约 3.数据变换 3、模型构建 首先准备apriori.py，代码没看懂，不过可以直接调用 阅读全文

摘要：一、背景和挖掘目标 二、分析方法与过程 客户价值识别最常用的是RFM模型（最近消费时间间隔Recency，消费频率Frequency，消费金额Monetary） 1、EDA（探索性数据分析） 2、数据预处理 1.数据清洗 票价为空表示该值缺失，票价为0表示飞这一趟没花钱，二者概念不同 2.属性规约 阅读全文

摘要：一、背景与挖掘目标 相关背景自查 二、分析方法与过程 1、EDA（探索性数据分析） 1.分布分析 2.周期性分析 2、数据预处理 1.数据清洗 过滤非居民用电数据，过滤节假日用电数据（节假日用电量明显低于工作日） 2.缺失值处理 3.数据变换 以线损指标为例，可自定义为 通过这种方式，将上面各种复杂 阅读全文