数据挖掘模型

下面是我们的一个案例，从中你会体会到建模的复杂性和不确定性，从而知道为什么我要否决大多数的建模需求。

本文通过对目前社会上关于网络电信诈骗新闻进行提取，从中分析当前网络诈骗发展趋势和关键因素，进而构建合理的反诈骗模型。

浙江移动数据中台的建设和应用实践。（1）为什么做数据的挑战特别巨大？（2）数据中台从来不是一个新东西；（3）运营商建设数据中台的时代背景；（4）数据中台需要企业战略的支持…

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘（Data mining）一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息和知识的过程。简单地说就是，在大型数据库中，自动发现有用信息的过程，加以分析。

下面为大家介绍BI大数据项目的开展使用的模型。

全球有名的线上旅行代理网站 Booking.com（缤客网）分析了他们面向客户的 150 个成功的机器学习应用以及从中得到的六条经验教训。

决策树是机器学习和数据科学中最受欢迎的算法之一

深度学习已经成为解决许多具有挑战性的现实问题的首选方法

决策树，随机森林，bagging，boosting的介绍以及背后的原理。

存量客户维系的本质是通过改善产品和服务来提升客户和企业之间的双赢关系。

今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”，让您能够抛开概念了解本质！

数据挖掘过程以现在的形式存在是因为技术的发展——机器学习算法的普及以及综合其它技术集成这些算法的平台的发展，使得商业用户易于接受。

本文将介绍一种用于解决极小量渠道的，基于标签的精准投放算法——先知。

数据挖掘技术随着大数据时代的到来已变幻出更强的功能特征，而在大数据服务商的精耕细作下，也必将为各行业带来进步的动力。