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数据挖掘必须要具备知识结构类型(干货)
一、概念/类描述概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象...
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数据挖掘：层次性和时髦性
在银行做了两年的数据分析和挖掘工作，较少接触互联网的应用场景，因此，一直都在思考一个问题，“互联网和金融，在数据挖掘上，究竟存在什么样的区别”。在对这个问题的摸索和理解过程中，发现数据挖掘本身包含很多层次。并且模型本身也是存在传统和时髦之分的。本文就想聊聊这些话题。一、数据挖掘的层次一直想整理下对...
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基于大数据的用户画像构建(理论篇)
什么是用户画像？简而言之，用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。举例来说，如果你经常购买一些玩偶玩具，那么电商网站即可根据玩具购买的情况替你打上标签“有孩子”...
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解惑 | 八句话让你彻底明白什么是大数据营销
随着移动互联网的发展和移动智能设备软硬件功能的不断完善，网民使用习惯发生了巨大变化，用户行为方式从传统的PC端为主转变为“PC端+移动端”并重，呈现出跨屏互动的趋势，至此大数据的作用也日益明显起来。然而对于大数据及营销你真的了解吗?它到底有哪些价值? 这个时代...
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大数据与数据挖掘的相对绝对关系
泄密者爱德华·斯诺登（EdwardSnowden）还在寻求容身之所的时候，美国国家安全局（NSA）全方位收集电话和电子邮件记录之事经过他的披露，已经引发了不安和愤怒。奥巴马当局声称，监听数据带来了安全，然而左翼和右翼都在谴责这种窥探行为是对隐私的侵犯。数据不是信息，而是有待理解的原材料。但有一件事是确定无疑的：当...
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统计学历史上的经典数据挖掘案例
一、格朗特与死亡公报 英国商人、自然哲学家格朗特(John Graunt，1620—1674)被誉为“统计学之父”，由国王查理二世举荐，进入当时英国最具名望的科学组织——皇家学会，其成就在于1662年出版的《关于死亡公报的自然和政治观察》，这是格朗特一生唯一的著作，主要分析了1604—1661年各教区每...
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数据科学中的“数据智慧”
在大数据时代，学术界和工业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式对数据进行储存、交换和计算（通过统计方法和算法）。这些研究非常重要。然而，只有对数据智慧(data wisdom)也给予同等程度的重视，大数据（或者小数据）才能转化为真正有用的知识和可被采纳的信息。换言之，我们要充分认识到，只有拥有足...
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基础知识：统计学和数据挖掘的区别
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，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的...
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数据挖掘领域常见概念
数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的...
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趋势 | 大数据存储领域5大突破技术
摘要：云计算打破了传统的商业模式，大数据也持续以指数型增长，技术人员和投资人对于当前技术发展趋势都保持密切关注，因为这有可能直接影响到他们2016年及今后的商业行动。下面列举了本年度的五项突破性的创新技术，涵盖了从情感型机器人到无人驾驶汽车：1、混合云和公共云混合云和公共云服务日益流行，并且吸引了很多...
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什么是数据科学？
我们已经听到这个观点：据哈尔•瓦里安（Hal Varian）说，统计学家是下一个性感的工作。五年前，在《什么是Web 2.0》里蒂姆•奥莱利（Tim O’Reilly）说“数据是下一个因特尔在内”。但是这句话到底是什么意思？为什么我们突然间开始关注统计学和数据？在这篇博文里，我会检视数据科学的各个方面，技术、企业和独特技能集合。...
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全球顶级的5个数据可视化案例
摘要：当数据进行可视化后，就有了参考点，可以用各种合适的方法重新处理数据或进行测试，这能使企业能够更快、更平稳、更有效地发展。这也可以让它们在利益和名声受损之前排除一些问题。美国Kimberly-Clark公司的全球总监Robert Abate说道：“每个人都认为其他所有人都在研究大数据，所以都说自己也在研究。”一语中的。...
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干货 ：数据科学十大技能
数据科学的实践需要三个一般领域的技能：商业洞察、计算机技术/编程和统计学/数学。与询问对象有关，具体的重要技能集合总是在变化。Dave Holts描述了得到数据科学家工作所需要的技能，Ferris Jumah通过检查带有“数据科学家”称号的LinkedIn个人资料识别10项技能，BurtchWorks提供了他们的在数据科学领域中获得成功至关重...
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如何10分钟装扮成大数据营销专家？
现在参加个活动，如果听不到“大数据”、“大数据营销”这类词，说明你混的不是互联网圈子，不够前沿，要注意革命形象了。这里有一种快速打入圈子的方式，能让你短时效地装一下。你花10分钟时间就能准备好。首先要花记住几个词：跨屏、精准、RTB、程序化购买、定向……然后说出来，是否觉得比以前的4P、4C等等更有面子？剩下的...
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工具 | 用R快速制作heatmap图，一学就会！
摘要： 这个heatmap图是不是很炫？知道是怎么做出来的吗？想学跟我来吧！1、首先下载R（https://www.r-project.org/）根据自己的系统选择适合的版本安装2、安装pheapmap程序包由于我的是mac OS X版本，下面以Mac OS X版本示范安装pheapmap程序包。打开R，菜单里面选择Packages & Data 下面的Package Installer...