数据挖掘在线答疑
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人工智能大概何时能达到智能营销的程度？
张聪 回复了问题 • 2016-07-15 14:09
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统计挖掘的一些事一些情（二）——回归分析
实际上，无论是日常的统计学习还是挖掘学习中，回归分析都可以算是大家最早接触，也是整个体系当中相当重要的一个内容了，所以咱们这期就从回归分析说起吧。一般来说，借助回归分析，我们希望可以量化描述预测变...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:54
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统计挖掘的一些事一些情（一）——统计挖掘基本概念
这是这个公众号的第一个系列：统计挖掘的一些事一些情，在这个系列当中，我希望以尽可能“平易近人”的方式和大家讨论一下统计学的一些事一些情，希望大家能够以一种轻松的心态进到这门数据科学当中看一看。这里面...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:51
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IBM SPSS Modeler最强工具手册——数据读取的奥秘
谈到数据读取，大家估计想到本周浩彬老撕要开始介绍源节点了。可能你会说源节点不就是读取数据嘛，选择路径读取就好了，但是本期浩彬老撕还会告诉你，在读取数据后，不但有时候我们会遇到一些意想不到问题（例如...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:46
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IBM SPSS Modeler最强工具手册——Modeler实用小技巧
上周结合了一个简单的例子为大家全面介绍Modeler的数据挖掘方法论，CRISP-DM，那么这周将为大家介绍在咱们日常利用SPSS Modeler进行数据分析时，如何借助一些小技巧提高分析效率。一一个数据流中往往包含有...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:44
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IBM SPSS Modeler最强工具书手册——数据挖掘方法论体系
上周为大家介绍简单地系统介绍了IBMSPSS Modeler基本信息，包括发展历史，产品家族，数据挖掘方法导论，基本操作等，受到了大家的支持，浩彬老撕希望能把这个系列写成SPSS Modeler的超级工具手册，方便大家收藏，...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:41
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SPSS Modeler最强工具手册-Modeler基本介绍
本周新开一个SPSS的工具系列，会结合算法和工具使用持续更新，欢迎广大SPSS使用爱好者共同交流！初步认识数据科学，这只是一个起点，远的真谈不上，也不合适。至于角度，为什么从spss谈起？说实话，咱们做项目也...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:31
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收购天气公司，IBM想做什么？（完整天气数据分析教程）
15年10月，IBM宣布20亿美金收购The Weather Company（天气公司）。当时这条信息引起了很多人的好奇，因为这与传统IT公司的收购截然不同，不是大数据也不是云计算，不是软件也不是硬件，那么这次收购究竟是为...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:27
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数据科学的商业实践征程
在天善的第一天开张~第一篇就以最近参加的一次大数据微课分享就做起始，希望在这里多与大家相互交流~课程概要Guideline人人都说，我们正处于一个大数据时代，从IBM深蓝到谷歌AlphaGo，我们看到机器学习在这些科技...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:22
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MATLAB、Python、excel之间的取舍？
brucelu 回复了问题 • 2015-11-27 16:50
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如何通俗易懂地解释支持向量回归(support vector regression)?
brucelu 回复了问题 • 2015-11-26 12:00
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对图模型生成的时间序列进行分类，如何分类更好？可提供具体数据
Storyeah 发起了问题 • 2015-11-23 11:32
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平时工作中特别注意数据收集、统计和分析，虽然对数据挖掘有所理解，但是总不能摸到真正的边缘。请教如何才能在数据整理分析过程中去理解并应用数据挖掘？
阿龙 回复了问题 • 2015-11-21 09:41
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数据特征的归一化，如何处理训练数据与测试数据？
虾米 回复了问题 • 2015-11-20 16:15
支持向量回归 就是把实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，通过升维后，在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归,选择不同的核函数，可以生成不同的SVM。
支持向量回归 就是把实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，通过升维后，在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归,选择不同的核函数，可以生成不同的SVM。
楼主是要做市场调研吗？方法步骤：（1）做出调研问卷，可以采用打分的形式，问题的答案就是问客户满意不满意，1 非常不满意 ，2 不满意，3不一定，4 满意 5 非常满意 （2）找客户做问卷 ，一个一个填写问卷，如果满意，就勾选答案4，不满意就勾选2 （3）收集问... 显示全部 »
楼主是要做市场调研吗？方法步骤：（1）做出调研问卷，可以采用打分的形式，问题的答案就是问客户满意不满意，1 非常不满意 ，2 不满意，3不一定，4 满意 5 非常满意 （2）找客户做问卷 ，一个一个填写问卷，如果满意，就勾选答案4，不满意就勾选2 （3）收集问卷结果，用excel将结果汇总起来 （4）将数据导入到SPSS中采用相应的数据分析方法进行分析。
个人很不喜欢这种市场调研，结果很不准确，主观性太强，有时候无奈之下还得造数据，楼主可以学习下SPSS数据分析的方法，非常不建议做这种市场调研
个人很不喜欢这种市场调研，结果很不准确，主观性太强，有时候无奈之下还得造数据，楼主可以学习下SPSS数据分析的方法，非常不建议做这种市场调研
楼主的表达不太清晰，我的理解是这样的，做数据挖掘的话，首先将数据按照一定的比例分出来，比如7:3,数据的70%作为做数据挖掘的数据，得出一条规律来，30%的数据作为测试数据挖掘结果的数据，去验证这条规律，得出每条数据符合的百分比，这个测试数据不需要再做归一化处... 显示全部 »
楼主的表达不太清晰，我的理解是这样的，做数据挖掘的话，首先将数据按照一定的比例分出来，比如7:3,数据的70%作为做数据挖掘的数据，得出一条规律来，30%的数据作为测试数据挖掘结果的数据，去验证这条规律，得出每条数据符合的百分比，这个测试数据不需要再做归一化处理。
brucelu 回答了问题 • 2015-11-20 14:44 • 3 个回复
平时工作中特别注意数据收集、统计和分析，虽然对数据挖掘有所理解，但是总不能摸到真正的边缘。请教如何才能在数据整理分析过程中去理解并应用数据挖掘？
是不是那么一种感觉，我知道数据有哪些，做哪些分析，然后我也懂数据挖掘的原理，但是我不知道怎么把一个想法或者一个算法实施并且应用？
如果是的话，那我建议你多读书，静下心来，好好理解一下分析和挖掘之间的一些联系和区别。
假若是我自己，在情况允许的前提下，找一个项目... 显示全部 »
如果是的话，那我建议你多读书，静下心来，好好理解一下分析和挖掘之间的一些联系和区别。
假若是我自己，在情况允许的前提下，找一个项目... 显示全部 »
是不是那么一种感觉，我知道数据有哪些，做哪些分析，然后我也懂数据挖掘的原理，但是我不知道怎么把一个想法或者一个算法实施并且应用？
如果是的话，那我建议你多读书，静下心来，好好理解一下分析和挖掘之间的一些联系和区别。
假若是我自己，在情况允许的前提下，找一个项目或者产品、课题来真正的做一次数据挖掘，只有真正的实践完了，才能渐渐的对挖掘有一定的理解。如果没有环境可以自己创造环境，可以自己业余搭建一个环境，但是要自己能弄到数据，然后just do it。
如果你还是不知道怎么做，买本书看看比如：《数据挖掘：实用案例分析》按照书本的流程走一遍，然后放下书自己来一次。做完了，你可能还是不知道有什么感觉，毕竟没有什么商业应用，也不知道能做出什么效果。其实，仔细想想你还是有套路的，你已经开始有些理解了。
真的要做数据挖掘真正的是靠经验，挖掘的核心是业务，算法只是其中的基础，虽然没有算法也挖掘不起来，但是现在的算法你想了解一下也是非常快的，Google百度一下就出来了。重点在核心业务，多做多实践，自然有感觉了。
如果是的话，那我建议你多读书，静下心来，好好理解一下分析和挖掘之间的一些联系和区别。
假若是我自己，在情况允许的前提下，找一个项目或者产品、课题来真正的做一次数据挖掘，只有真正的实践完了，才能渐渐的对挖掘有一定的理解。如果没有环境可以自己创造环境，可以自己业余搭建一个环境，但是要自己能弄到数据，然后just do it。
如果你还是不知道怎么做，买本书看看比如：《数据挖掘：实用案例分析》按照书本的流程走一遍，然后放下书自己来一次。做完了，你可能还是不知道有什么感觉，毕竟没有什么商业应用，也不知道能做出什么效果。其实，仔细想想你还是有套路的，你已经开始有些理解了。
真的要做数据挖掘真正的是靠经验，挖掘的核心是业务，算法只是其中的基础，虽然没有算法也挖掘不起来，但是现在的算法你想了解一下也是非常快的，Google百度一下就出来了。重点在核心业务，多做多实践，自然有感觉了。
excel用用就会了，不用刻意去学，基本的还是要会的，matlab更偏向数学，你有这个功底学其他的更快。
建议你学学Python或者R，Python比较容易上手，哈哈~
建议你学学Python或者R，Python比较容易上手，哈哈~
excel用用就会了，不用刻意去学，基本的还是要会的，matlab更偏向数学，你有这个功底学其他的更快。
建议你学学Python或者R，Python比较容易上手，哈哈~
建议你学学Python或者R，Python比较容易上手，哈哈~
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人工智能大概何时能达到智能营销的程度？
张聪 回复了问题 • 2016-07-15 14:09
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MATLAB、Python、excel之间的取舍？
brucelu 回复了问题 • 2015-11-27 16:50
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如何通俗易懂地解释支持向量回归(support vector regression)?
brucelu 回复了问题 • 2015-11-26 12:00
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对图模型生成的时间序列进行分类，如何分类更好？可提供具体数据
Storyeah 发起了问题 • 2015-11-23 11:32
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平时工作中特别注意数据收集、统计和分析，虽然对数据挖掘有所理解，但是总不能摸到真正的边缘。请教如何才能在数据整理分析过程中去理解并应用数据挖掘？
阿龙 回复了问题 • 2015-11-21 09:41
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数据特征的归一化，如何处理训练数据与测试数据？
虾米 回复了问题 • 2015-11-20 16:15
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如何用spss算不同年龄或性别的满意度均值，满意度用李克特量表的五级记分法表示，数据用问卷收集？
虾米 回复了问题 • 2015-11-20 16:07
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一直想做用户画像，但不知道怎么入手，问下用户画像最终产出是什么，求大家帮忙分析下，谢谢。
原心 发起了问题 • 2015-11-20 12:25
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统计挖掘的一些事一些情（二）——回归分析
实际上，无论是日常的统计学习还是挖掘学习中，回归分析都可以算是大家最早接触，也是整个体系当中相当重要的一个内容了，所以咱们这期就从回归分析说起吧。一般来说，借助回归分析，我们希望可以量化描述预测变...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:54
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统计挖掘的一些事一些情（一）——统计挖掘基本概念
这是这个公众号的第一个系列：统计挖掘的一些事一些情，在这个系列当中，我希望以尽可能“平易近人”的方式和大家讨论一下统计学的一些事一些情，希望大家能够以一种轻松的心态进到这门数据科学当中看一看。这里面...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:51
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IBM SPSS Modeler最强工具手册——数据读取的奥秘
谈到数据读取，大家估计想到本周浩彬老撕要开始介绍源节点了。可能你会说源节点不就是读取数据嘛，选择路径读取就好了，但是本期浩彬老撕还会告诉你，在读取数据后，不但有时候我们会遇到一些意想不到问题（例如...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:46
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IBM SPSS Modeler最强工具手册——Modeler实用小技巧
上周结合了一个简单的例子为大家全面介绍Modeler的数据挖掘方法论，CRISP-DM，那么这周将为大家介绍在咱们日常利用SPSS Modeler进行数据分析时，如何借助一些小技巧提高分析效率。一一个数据流中往往包含有...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:44
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IBM SPSS Modeler最强工具书手册——数据挖掘方法论体系
上周为大家介绍简单地系统介绍了IBMSPSS Modeler基本信息，包括发展历史，产品家族，数据挖掘方法导论，基本操作等，受到了大家的支持，浩彬老撕希望能把这个系列写成SPSS Modeler的超级工具手册，方便大家收藏，...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:41
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SPSS Modeler最强工具手册-Modeler基本介绍
本周新开一个SPSS的工具系列，会结合算法和工具使用持续更新，欢迎广大SPSS使用爱好者共同交流！初步认识数据科学，这只是一个起点，远的真谈不上，也不合适。至于角度，为什么从spss谈起？说实话，咱们做项目也...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:31
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收购天气公司，IBM想做什么？（完整天气数据分析教程）
15年10月，IBM宣布20亿美金收购The Weather Company（天气公司）。当时这条信息引起了很多人的好奇，因为这与传统IT公司的收购截然不同，不是大数据也不是云计算，不是软件也不是硬件，那么这次收购究竟是为...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:27
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数据科学的商业实践征程
在天善的第一天开张~第一篇就以最近参加的一次大数据微课分享就做起始，希望在这里多与大家相互交流~课程概要Guideline人人都说，我们正处于一个大数据时代，从IBM深蓝到谷歌AlphaGo，我们看到机器学习在这些科技...
浩彬老撕 发表了文章 • 2016-05-22 11:22
