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移动互联网数据分析和价值挖掘基本原理和典型案例
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移动互联网数据分析和价值挖掘
基本原理和典型案例
主讲人:钱兵
联系方式:185 11588 556
第一部分 数据分析与挖掘算法介绍
01 数据分析与数据挖掘的区别与联系
目录 02 基础统计原理、抽样方法
03 数据预处理
Contents
04 基础数据分析方法及案例分析
05 高级数据挖掘算法及案例分析
第二部分 基于Modeler/weka等软件的数据挖掘应用案例
06 消费者购物决策路径研究
07 互联网信用评分/风控模型的建立
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3
01 数据分析与数据挖掘的
区别与联系
4 理论基础
数据分析 数据挖掘
更多基于统计学,需 更多基于数学原理,
要通过样本数据推断 直接通过总体数据得
总体 到结论
5 联系与区别
联 系
两者都是基于数据,在实际业务场景下建立分析模型或算法,得到已知或未知的结论,在有些场景下,两者选用的方
法和变量可能会一模一样。
区 别
数据量 模型设计 数据类型 结果可解释性
模型及字段选择 类型较单一,以分类
数据分析 偏少 易解释
较明确 和连续性数据为主
模型及字段选择 类型丰富,除传统数
数据挖掘 大大大 不易解释
不明确 据外,还包括声音、
图像、文本等
6 方法对照
• T检验 • 相关分析 • 聚类分析 • 信度分析
• F检验 • 线性回归 • 因子分析 • 效度分析
• 卡方检验 • 非线性回归 • 对应分析 • 结构方程模型
• 非参数检验 • 对数回归 • 判别分析 • 生存分析
• Probit回归 • … • 时间序列分析
• …
• Cox回归 • …
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