Tag Archives: 数据挖掘

PySpark、Plotly全球重大地震数据挖掘交互式分析及动态可视化研究

By tecdat6月 5, 2025Python辅导, R语言辅导, 可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Plotly, PySpark, 交互式, 全球, 分析, 动态可视化, 地震, 数据挖掘, 重大

在数字化防灾减灾的时代背景下，地震数据的深度解析成为公共安全领域的关键议题。

【视频讲解】数据挖掘实战：Python金融贷款模型分类潜在贷款客户

By tecdat8月 28, 2024Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术分类, 数据挖掘, 潜在贷款, 贷款, 金融

模型的存在依托于这样一个事实：基于概率的决策乃是最优之选。将概率转化为评分，能够便于对齐风险。而评分则是通过统计的方法来识别潜在客户，进而判断客户是否合乎心意。

R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型数据挖掘在跨区域犯罪研究分析

By tecdat2月 21, 2024R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术boost, PCA, 主成分, 决策树, 数据挖掘, 犯罪, 跨区域, 预警

数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段，许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平，缺乏综合性的开发应用，智能化的分析研判，科学性的决策预警。

R语言IMDb TOP250电影特征数据挖掘可视化分析受众偏好、排名、投票、评分

By tecdat6月 28, 2023R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术IMDB, 偏好, 受众偏好, 可视化, 投票, 排名, 数据挖掘, 电影, 评分

本文首先介绍了IMDb（互联网电影资料库） TOP250及其排名算法、评分机制利弊，帮助客户通过分析《黑暗骑士》、《肖申克的救赎》和《教父》三部影片在2008年7月至9月评分数据，分析排名变动的原因。

Weka数据挖掘Apriori关联规则算法分析用户网购数据

By tecdat4月 14, 2023WEKA辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术Apriori, weka, 数据挖掘, 用户网购, 网购

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写数据

SQL Server Analysis Services数据挖掘聚类分析职业、地区、餐饮消费水平数据

By tecdat3月 15, 2023SQL辅导, 大数据部落, 技术支持, 数据库, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术SQL, SQL Server, SQL Server Analysis Services, 数据挖掘, 消费水平, 职业, 聚类, 餐饮, 餐饮消费

本文通过 SQL Server Analysis Services数据挖掘的分析模块，帮助客户对一个职业、地区、餐饮消费水平的数据挖掘，并用可视化分析图表显示数据。

SQL Server聚类数据挖掘信用卡客户可视化分析

By tecdat12月 16, 2022SQL辅导, 大数据部落, 技术支持, 数据库, 数理统计, 经济, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术SQL, SQL Server, 信用卡, 信用卡客户, 可视化, 数据挖掘, 聚类

在信用卡分析时，我们向客户演示了用SQL Server的数据挖掘算法可以提供的内容。

MATLAB数据挖掘用改进的K-Means(K-均值)聚类算法分析高校学生的期末考试成绩数据

By tecdat12月 13, 2022MATLAB辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术k-means, K-均值, kmeans, matlab, 改进, 数据挖掘

本文首先阐明了聚类算法的基本概念，介绍了几种比较典型的聚类算法

Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像

By tecdat11月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术kmeans, svm, xgboost, 决策树, 支持向量机, 数据挖掘, 朴素贝叶斯, 用户流失, 用户画像, 聚类, 贝叶斯, 逻辑回归, 随机森林

在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。

数据挖掘：香水电商销售策略分析

By tecdat6月 1, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Apriori, 关联规则, 决策树, 数据, 数据挖掘, 电商, 策略, 销售, 香水

就香水市场份额而言，亚洲占全球销售额的8%，仅占拉丁美洲的20%，而中国仅占全球销售额的0.8%。

基于R的FP树fp growth 关联数据挖掘技术在煤矿隐患管理

By tecdat8月 8, 2019地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术fp growth, FP树, R语言, 关联数据挖掘, 关联规则, 数据挖掘

研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用，在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上，提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分

SPSS Modeler通过关联规则数据挖掘我们能从股市数据得到什么

By tecdat8月 6, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融IBM SPSS Modeler, SPSS, spss modeler, 关联规则, 数据挖掘, 股价, 股市

众所周知，在证券投资领域将涉及很多数据，因此，通过简单的处理难以有效地分析各种公司股票之间的关系

使用SAS Enterprise Miner进行数据挖掘：信用评分构建评分卡模型

By tecdat7月 26, 2019信息管理与信息系统, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术, 金融SAS, SAS Enterprise, 数据挖掘, 评分卡模型

信用记分卡一直是信用评分的标准模型，因为它们易于理解，使您能够轻松评分新数据-即计算新客户的信用评分。

从内容到”粉丝+科技“——网络媒体用户行为挖掘

By tecdat9月 25, 2017大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术数据挖掘, 用户行为, 粉丝, 网络媒体, 行为挖掘

“随着娱乐和媒体的发展和转型，融合先进技术，使媒体的边界线逐渐模糊，渗透到人们生活的各个方面，不断产生新的商业模式，开拓新的市场。

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