预测分析

我们经常听到机器学习和预测分析，但它们的具体含义是什么，两者之间如何相互关联的？

下面就给大家详细拆解五种常见的数据分析法，让我们的数据分析少走弯路。

他利用公开的欧洲酒店预订平台数据，发现了更容易取消订单的用户特点，以帮助酒店及时进行止损。用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。201…

想象一下，您的新车开了 60 英里后就抛锚了。发动机灯亮起，您的汽车必须拖走维修。这不单单是保修问题，同时也是一个现场问题，因为产品缺少可靠性。 可靠性的定义是产品在一段时间内的质量，从统计学角度来说，它反映了产品在定义的一段时间内不会出现故障的概率。一、出现故障的风险 若出现类似这种情况，则属于原始设备制造商 (OEM) 的过失。这些 OEMS 必须快速找…

利用预测分析改进欠款催收策略，控制欺诈风险和信贷风险。

出版商是现代文学的守门人。随着技术的进步，传统出版社和自助出版作者都受益于以前无法获得的技术支持工具和分析。

可视化的方法，清楚的解释了Boosting和AdaBoost。

人工智能将改变物流的六种方式。

消费者研究是市场调研领域应用最多的消费品市场研究的一个最基础、主要的组成部分，包括消费者基本特征研究、消费者行为研究、消费者动机研究三大部分。

2017年双十一过去已经一周之余，不知道大家是不是都已经收到了自己的战利品~今天就为大家分析揭秘双十一的巨额数据背后的秘密，顺便也可感受一下国人对于购物的热情。

日志分析，并非大数据“雕虫技” 经过长期的信息化建设，企业积攒了成百上千套系统，每天产生海量的日志信息数据。然而，大量的日志信息往往被遗弃、或存放历史库中，未能有效发挥其价值。部分企业逐步意识到日志信息的重要性，部署了Tivoli等管理系统，但这种传统解决方案，对半结构和非结构化数据适应性极差，且局限于历史数据的统计展示，对日志数据的获取、使用和价值发挥均存…

作者：Hunter Liu 供应链效率是零售业中举足轻重的一环。库存管理、采购、包装和运输都是时间和资源密集型流程，会对企业利润产生巨大影响。问题是这些都是复杂的流程，特别是涉及到多个网点和领域的大规模运营时。 事实上，零售业往往依赖于外部力量 ，如供应商、服务提供商，甚至是依赖于天气。这让一切更加困难。 这就是为什么大型零售商和越来越多的小经营户都热衷于大…

BDP首次开放简单易用的时间序列预测功能，内部采用ARIMA算法和系统智能调参，根据历史数据提供未来的趋势预期，帮助大家对还未到来的情况进行预判和准备。

用NBA球员的统计数据来预测他们所打的位置。

如果我们心存偏见，还能做好数据分析吗？