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數據發掘與數據化經營實戰【完整版電子式】

軟件范例:國產軟件 受權體例:同享軟件 界面說話:簡體中文 軟件巨細:76.9 MB 軟件品級:★★★☆☆ 宣布時候:2016-06-15 下載次數:
內容先容
  內容保舉
  本書是今朝有關數據發掘在數據化經營現實范疇比擬周全和體系的著述,也是諸大都據發掘冊本中為數未幾的穿插大批實在的現實利用案例和場景的著述,更是締造性地針對數據化經營中差別闡發發掘課題范例,推出逐一對應的闡發思緒集錦和呼應的闡發技能集成,為讀者供給“菜單化”實戰錦囊的著述。作者連系本身數據化經營現實中大批的名目經歷,用淺顯易懂的“非手藝”說話和大批活潑活潑的案例,環繞數據闡發發掘中的思緒、方式、技能與利用,全方位清算、總結、分享,贊助讀者深入體會和把握“以營業為焦點,以思緒為重點,以闡發手藝為幫手”的數據發掘現實利用寶典。
  全書共19章,分為三個局部:根本篇(第1~4章)體系先容了數據闡發發掘和數據化經營的相干背景、數據化經營中“調和共同”的焦點,和現實中罕見闡發名目范例;實戰篇(第6~13章)首要先容現實中罕見的闡發發掘手藝的合用技能,并對大批的現實案例停止了全程分享展現;思惟認識篇(第5章,第14~19章)首要是有關數據闡發師的義務、認識、思惟的培育和晉升的總結和摸索,和一些有用的名目質節軌制和典范的方式論先容。
  目  錄
  保舉序
  媒介
  第1章 甚么是數據化經營
  1.1 古代營銷現實的成長進程
  1.1.1 從4P到4C
  1.1.2 從4C到3P3C
  1.2 數據化經營的首要內容
  1.3 為甚么要數據化經營
  1.4 數據化經營的須要前提
  1.4.1 企業級海量數據存儲的實現
  1.4.2 邃密化經營的須要
  1.4.3 數據闡發和數據發掘手藝的有用利用
  1.4.4 企業決議籌算層的提倡與延續撐持
  1.5 數據化經營的新景象與新成長
  1.6 對于互聯網和電子商務的最新數據
  第2章 數據發掘概述
  2.1 數據發掘的成長汗青
  2.2 統計闡發與數據發掘的首要區分
  2.3 數據發掘的首要成熟手藝和在數據化經營中的首要利用
  2.3.1 決議籌算樹
  2.3.2 神經搜集
  2.3.3 回歸
  2.3.4 接洽關系法則
  2.3.5 聚類
  2.3.6 貝葉斯分類方式
  2.3.7 撐持向量機
  2.3.8 主成份闡發
  2.3.9 假定查驗
  2.4 互聯網行業數據發掘利用的特色
  第3章 數據化經營中罕見的數據闡發名目范例
  3.1 方針客戶的特點闡發
  3.2 方針客戶的展望(呼應、分類)模子
  3.3 經營群體的活潑度界說
  3.4 用戶途徑闡發
  3.5 穿插發賣模子
  3.6 信息品德模子
  3.7 辦事保證模子
  3.8 用戶(買家、賣家)分層模子
  3.9 賣家(買家)買賣模子
  3.10 信譽危險模子
  3.11 商品保舉模子
  3.11.1 商品保舉先容
  3.11.2 接洽關系法則
  3.11.3 協同過濾算法
  3.11.4 商品保舉模子總結
  3.12 數據產物
  3.13 決議籌算撐持
  第4章 數據化經營是跨專業、跨團隊的調和與協作
  4.1 數據闡發團隊與營業團隊的協作和定位
  4.1.1 提出營業闡發須要并且能勝任根基的數據闡發
  4.1.2 供給營業經歷和參考倡議
  4.1.3 籌謀和履行邃密化經營籌算
  4.1.4 跟蹤經營成果、反應和總結
  4.2 數據化經營是真實的多團隊、多專業的協同功課
  4.3 實例樹模數據化經營中的跨專業、跨團隊調和協作
  第5章 闡發師罕見的毛病看法和對治的辦理計謀
  5.1 不放在眼里營業論
  5.2 手藝全能論
  5.3 手藝尖端論
  5.4 建模與利用兩段論
  5.5 機械全能論
  5.6 幸運的家庭都是類似的,可憐的家庭各有各的可憐
  第6章 數據發掘名目完整利用案例演示
  6.1 名目背景和營業闡發須要的提出
  6.2 數據闡發師到場須要會商
  6.3 擬定須要闡發框架和闡發籌算
  6.4 抽取樣本數據、熟習數據、數據洗濯和摸底
  6.5 按籌算開端搭建發掘模子
  6.6 與營業方會商模子的開端論斷,提出新的思緒和模子優化籌算
  6.7 按優化籌算從頭抽取樣本并建模,提煉論斷并考證模子
  6.8 實現闡發報告和落地利用倡議
  6.9 擬定詳細的落地利用籌算和評價籌算
  6.10 營業方實行落地利用籌算并跟蹤、評價成果
  6.11 落地利用籌算在現實成果評價后,不時批改完美
  6.12 差別經營籌算的評價、總結和反應
  6.13 名目利用后的總結和深思
  第7章 數據發掘建模的優化和限制
  7.1 數據發掘模子的優化要遵守有用、過度的準繩
  7.2 若何有用地優化模子
  7.2.1 從營業思緒上優化
  7.2.2 從建模的手藝思緒上優化
  7.2.3 從建模的手藝技能上優化
  7.3 若何思慮優化的限制
  7.4 模子成果評價的首要方針體系
  7.4.1 評價模子精確度和精度的系列方針
  7.4.2 ROC曲線
  7.4.3 KS值
  7.4.4 Lift值
  7.4.5 模子不變性的評價
  第8章 罕見的數據處置技能
  8.1 數據的抽取要準確反應營業須要
  8.2 數據抽樣
  8.3 闡發數據的范圍有哪些詳細的請求
  8.4 若何處置缺失值和非常值
  8.4.1 缺失值的罕見處置方式
  8.4.2 非常值的判定和處置
  8.5 數據轉換
  8.5.1 天生衍生變量
  8.5.2 改良變量散布的轉換
  8.5.3 分箱轉換
  8.5.4 數據的規范化
  8.6 挑選有用的輸出變量
  8.6.1 為甚么要挑選有用的輸出變量
  8.6.2 連系營業經歷停止先行挑選
  8.6.3 用線性相干性方針停止開端挑選
  8.6.4 R平方
  8.6.5 卡方查驗
  8.6.6 IV和WOE
  8.6.7 局部建模算法本身的挑選功效
  8.6.8 降維的方式
  8.6.9 最初的原則
  8.7 共線性題目
  8.7.1 若何發明共線性
  8.7.2 若何處置共線性
  第9章 聚類闡發的典范利用和手藝小訣竅
  9.1 聚類闡發的典范利用場景
  9.2 首要聚類算法的分類
  9.2.1 分別方式
  9.2.2 條理方式
  9.2.3 基于密度的方式
  9.2.4 基于網格的方式
  9.3 聚類闡發在現實利用中的重點注重事變
  9.3.1 若何處置數據噪聲和非常值
  9.3.2 數據規范化
  9.3.3 聚類變量的少而精
  9.4 聚類闡發的擴大利用
  9.4.1 聚類的焦點方針與非聚類的營業方針相反相成
  9.4.2 數據的摸索和清算東西
  9.4.3 特性化保舉的利用
  9.5 聚類闡發在現實利用中的上風和錯誤謬誤
  9.6 聚類闡發成果的評價體系和評價方針
  9.6.1 營業專家的評價
  9.6.2 聚類手藝上的評價方針
  9.7 一個典范的聚類闡發課題的案例分享
  9.7.1 案例背景
  9.7.2 根基的數據摸底
  9.7.3 基于用戶樣本的聚類闡發的開端論斷
  第10章 展望呼應(分類)模子的典范利用和手藝小訣竅
  10.1 神經搜集手藝的現實利用和注重事變
  10.1.1 神經搜集的道理和焦點身分
  10.1.2 神經搜集的利用上風
  10.1.3 神經搜集手藝的錯誤謬誤和注重事變
  10.2 決議籌算樹手藝的現實利用和注重事變
  10.2.1 決議籌算樹的道理和焦點身分
  10.2.2 CHAID算法
  10.2.3 CART算法
  10.2.4 ID3算法
  10.2.5 決議籌算樹的利用上風
  10.2.6 決議籌算樹的錯誤謬誤和注重事變
  10.3 邏輯回歸手藝的現實利用和注重事變
  10.3.1 邏輯回歸的道理和焦點身分
  10.3.2 回歸中的變量挑選方式
  10.3.3 邏輯回歸的利用上風
  10.3.4 邏輯回歸利用中的注重事變
  10.4 多元線性回歸手藝的現實利用和注重事變
  10.4.1 線性回歸的道理和焦點身分
  10.4.2 線性回歸的利用上風
  10.4.3 線性回歸利用中的注重事變
  10.5 模子的過擬合及對策
  10.6 一個典范的展望呼應模子的案例分享
  10.6.1 案例背景
  10.6.2 根基的數據摸底
  10.6.3 建模數據的抽取和洗濯
  10.6.4 開端的相干性查驗和共線性排查
  10.6.5 潛伏自變量的散布轉換
  10.6.6 自變量的挑選
  10.6.7 呼應模子的搭建與優化
  10.6.8 冠軍模子簡直定和首要的闡發論斷
  10.6.9 基于模子和闡發論斷根本上的經營籌算
  10.6.10 模子落地利用成果跟蹤反應
  第11章 用戶特點闡發的典范利用和手藝小訣竅
  11.1 用戶特點闡發所合用的典范營業場景
  11.1.1 尋覓方針用戶
  11.1.2 尋覓經營的抓手
  11.1.3 用戶群體細分的根據
  11.1.4 新品開辟的線索和根據
  11.2 用戶特點闡發的典范闡發思緒和闡發手藝
  11.2.1 3種分別的區分
  11.2.2 RFM
  11.2.3 聚類手藝的利用
  11.2.4 決議籌算樹手藝的利用
  11.2.5 展望(呼應)模子中的焦點自變量
  11.2.6 假定查驗的利用
  11.3 特點提煉后的評價體系
  11.4 用戶特點闡發與用戶展望模子的區分和接洽
  11.5 用戶特點闡發案例
  第12章 經營成果闡發的典范利用和手藝小訣竅
  12.1 為甚么要做經營成果闡發
  12.2 統計手藝在數據化經營中最首要最罕見的利用
  12.2.1 為甚么要停止假定查驗
  12.2.2 假定查驗的根基思惟
  12.2.3 T查驗概述
  12.2.4 兩組自力樣本T查驗的假定和查驗
  12.2.5 兩組自力樣本的非參數查驗
  12.2.6 配對差值的T查驗
  12.2.7 配對差值的非參數查驗
  12.2.8 方差闡發概述
  12.2.9 單身分方差闡發
  12.2.10 多個樣本組的非參數查驗
  12.2.11 卡方查驗
  12.2.12 節制變量的方式
  12.2.13 AB Test
  第13章 漏斗模子和途徑闡發
  13.1 搜集日記和布點
  13.1.1 日記布點
  13.1.2 日記收羅
  13.1.3 日記剖析
  13.1.4 日記闡發
  13.2 漏斗模子與途徑闡發的首要區分和接洽
  13.3 漏斗模子的首要利用場景
  13.3.1 經營進程的監控和經營效力的闡發與改良
  13.3.2 用戶關頭途徑闡發
  13.3.3 產物優化
  13.4 途徑闡發的首要利用場景
  13.5 途徑闡發的首要算法
  13.5.1 社會搜集闡發方式
  13.5.2 基于序列的接洽關系闡發
  13.5.3 最樸實的遍歷方式
  13.6 途徑闡發案例的分享
  13.6.1 案例背景
  13.6.2 首要的闡發手藝先容
  13.6.3 闡發所用的數據概略
  13.6.4 首要的數據論斷和營業講解
  13.6.5 首要闡發論斷的落地利用跟蹤
  第14章 數據闡發師對營業團隊數據闡發才能的培育
  14.1 培育營業團隊數據闡發認識與才能的首要性
  14.2 數據闡發師在營業團隊數據闡發認識才能培育中的感化
  14.3 數據闡發師若何培育營業團隊的數據闡發認識和才能
  14.4 數據闡發師培育營業團隊數據闡發認識才能的案例分享
  14.4.1  案例背景
  14.4.2 進程描寫
  14.4.3 本名目的成果跟蹤
  第15章 換位思慮
  15.1 為甚么要換位思慮
  15.2 從營業方的角度換位思慮數據闡發與發掘
  15.3 從同業的角度換位思慮數據闡發發掘的經歷經驗
  第16章 養成數據闡發師的品德和思惟形式
  16.1 立場決議統統
  16.1.1 決定信念
  16.1.2 決定信念
  16.1.3 熱忱
  16.1.4 畏敬
  16.1.5 戴德
  16.2 貿易認識是焦點
  16.2.1 為甚么貿易認識是焦點
  16.2.2 若何培育貿易認識
  16.3 一個根基的方式論
  16.4 斗膽假定,謹慎求證
  16.5 20/80道理
  16.6 布局化思惟
  16.7 優異的數據闡發師既要客觀,又要客觀
  第17章 條條小道通羅馬
  17.1 為甚么會條條小道通羅馬
  17.2 條條小道有偏重
  17.3 自發從命和主動呼應
  17.3.1 自發從命
  17.3.2 主動呼應
  17.4 詳細示例
  第18章 數據發掘現實的品德保證流程和軌制
  18.1 一個有用的品德保證流程軌制
  18.1.1 營業須要的搜集
  18.1.2 評價小組評價須要的優先級
  18.1.3 課題組的建立及后期摸底
  18.1.4 向營業方提交正式課題(名目)籌算書
  18.1.5 數據闡發發掘的課題睜開
  18.1.6 向營業方提交論斷報告及營業落地利用倡議
  18.1.7 課題(名目)的落地利用和成果監控反應
  18.2 品德保證流程軌制的首要性
  18.3 若何撐持與強化品德保證流程軌制
  第19章 幾個典范的數據發掘方式論
  19.1 SEMMA方式論
  19.1.1 數據取樣
  19.1.2 數據摸索
  19.1.3 數據調劑
  19.1.4 形式化
  19.1.5 評價
  19.2 CRISP-DM方式論
  19.2.1 營業懂得
  19.2.2 數據懂得
  19.2.3  數據籌辦
  19.2.4 模子搭建
  19.2.5 模子評價
  19.2.6 模子宣布
  19.3 Tom Khabaza的發掘9律
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