社交数据舆情分析:助力企业洞察商机
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新媒体推广组合拳:洞察公号吸睛话题
对于零售行业来说,预测几乎是商业智能(BI)研究的终极问题,单纯从机器学习的角度来说,做到精准预测很容易,但是结合业务提高企业利润却很难。预测精确性是核心痛点。
618网购数据盘点-剁手族在关注什么?
Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。对于web的交互,之前已经有一些相关的包,不过都需要开发者熟悉网页编程语言(html,CSS,JS)。
新常态下银行信贷风险预警之道
拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析,并从中找出药物配伍的规律,帮助客户解决独特的业务问题。
拓端帮助国内母婴电商公司创建智能推荐引擎,由此打造精准、高效的购物体验,探索如何在大规模数据上实现各种推荐策略,进行策略优化,构建高效的推荐引擎的解决方案。
如何用机器学习预测即将被ST的股票?
对于付费用户预测,主要是思考付费由哪些因素推动,再对每个因素做预测,最后得出付费预测。这其实不是一个财务问题,是一个业务问题。
我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。
马云说:“员工离职的原因总是只有两个:钱,没有到位;心委屈了。”
风险价值是衡量与投资组合相关的风险水平的统计方法。
多元Copula GARCH 模型时间序列预测
对推特数据进行文本挖掘自然语义分析
多均线量化策略回测比较
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对于非结构化的网站中文评论信息,r的中文词频包可能是用来挖掘其潜在信息的好工具,要分析文本内容,最常见的分析方法是提取文本中的词语,并统计频率。
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客户细分与精准营销:RFM模型在电商行业的应用
大数据时代精确营销不仅需要精准客户知识挖掘作为基础,还需要客户智能推荐作为核心业务应用。但目前企业普遍存在数据分析应用缺乏统筹支撑,营销规则匹配难度大、精度低,预演响应慢,缺乏再学习等问题。因此,需要通过规范化模型管理及应用能力,强化统筹支撑管理基础,优化智能客户推荐。
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。
通过情感分析,我们可以从特朗普的推文得到什么?