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为了随时随地推动业务的发展,企业领导者会考虑采用新的BI工具,但是在这之前应该询问一下三个关键特征。
在上周我写了一篇“基于机器学习的银行电话营销客户购买可能性预测分析”,那是作为对客户购买可能性预测分析的第一次验证案例的尝试。今天是基于机器学习的客户购买可能性预测分析的第二次验证案例:推荐系统。
即时数据流在大数据分析中的地位已经非常突出,实时数据管道工具也是如此。本文为您带来一份数据流工具的清单,这些工具适合进行数据驱动的决策。
项目目的:预测客户的交易价值。数据内容:4459条已知客户的交易价值和客户的属性(具体内容不知道,有可能是性别、年龄、收入、交税等等,每一个用户有4993条属性)。步骤:数据分析、特征值选取、模型建立、调试。
在大数据时代,你会听到很多术语被抛出。其中最常用的三个是 "商业智能"、"数据仓库 "和 "数据分析"。不过,你可能会好奇,这三个概念之间有什么区别,所以我们来看看。
数据集为uci下载的,某家银行电话营销与是否购买定期存储的数据。 模拟目标为知道客户数据,预测购买理财产品概率。
Kaggle官网提供了大量的机器学习数据集,本文从其中选择了Boston HousePrice数据集,展示了如何建立机器学习模型的通常过程。
如果你一直在使用数据库,你就会知道NoSQL是热门话题。主要是因为NoSQL在很大程度上填补了SQL相当难以填补的空白。传统上,SQL数据库的成本往往很高,从其只能垂直扩展,到数据库还没做出来就需要对模式进行大量的设计。因此,NoSQL就是为了对抗SQL而开发的,它可以水平扩展,也不需要使用Schema,但是是不是真的不需要Schema呢?本来就来探讨一下。