数据挖掘

面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。

互联网寒冬，大数据行业岗位一枝独秀。2019年，大数据方面的人才年薪到底有多高？

本文主要给大家介绍了AI发展的趋势，AI预测的应用逻辑，何为智能预测，以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。

数据科学家。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。

2018年10月，由DataHunter主办的首届数据可视化之星大赛火热开启！即日起至11月18日，通过DataHunter数据可视化分析平台制作并提交看板，就有机会成为DataHunter产品代言人，更有万元大奖等你拿！

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人生苦短，不止程序员，Python正在吸引来自金融领域大佬们的青睐目光。

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。

数据挖掘中的十大实用分析方法

机器学习是艺术和科学的结合。没有哪种机器学习算法能解决所有的问题。有几个因素能影响你选择机器学习算法的决定。

机器学习算法虽多，却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等，是不是有时候觉得挑花了眼呢？

随着互联网金融时代的到来，信用评分体系显得越发重要，本文就解读信用卡评分体系是如何建立的

在这个大数据时代，无论是企业还是个人，必须找到那些你自己做，比市场更高效的事情，建筑你的核心竞争力，而把那些你做的其实一般的事情，尽快扔回给市场，要有所为而有所不为。

借助 AI 深度分析，提升了20%的电子开关测试准确度。

华为数据挖掘方法论及案例介绍！