【總結(jié)】互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的關(guān)鍵是風(fēng)險(xiǎn)控制,“風(fēng)險(xiǎn)控制”已然成為諸多互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)能否長(zhǎng)大的魔咒,這個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)像一座大山擺在眾多互聯(lián)網(wǎng)金融大佬與創(chuàng)業(yè)者的面前。為什么阿里金融能夠?qū)⑺木W(wǎng)絡(luò)小貸不良率控制在不到1%,有膽量再貸多點(diǎn)嗎?大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn)控制到底是什么關(guān)系?互聯(lián)網(wǎng)金融將怎樣建立有效的風(fēng)險(xiǎn)控制生態(tài)體系?本文將帶你揭開(kāi)大數(shù)據(jù)挖掘與互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)控制的神秘面紗。最近互聯(lián)網(wǎng)金融
2025-06-26 01:54
【總結(jié)】......大數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)算法設(shè)計(jì)目錄一.基本統(tǒng)計(jì)方法 1二.降維算法(PCA/SVD) 1(PCA) 1(SVD) 3三.分類算法 4 4 8四.聚類算法 13聚類算法介紹 13聚類算法的輸入 1
2025-04-07 21:01
【總結(jié)】楊大川數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)案例講師簡(jiǎn)介l楊大川-邁思奇科技有限公司CTO?微軟(最有價(jià)值專家)?曾任美國(guó)硅谷Annuncio公司首席工程師?招商迪辰產(chǎn)品研發(fā)部總經(jīng)理?現(xiàn)兼任中科院客座教授lMinesage:邁思奇科技有限公司?微軟數(shù)據(jù)分析/挖掘領(lǐng)域合作伙伴
2025-02-21 14:37
【總結(jié)】DataMining:Concept,technicalandmethodNCRDataMiningTeam2022/06議程l數(shù)據(jù)挖掘概述?數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)案例?數(shù)據(jù)挖掘概念與常用技術(shù)l數(shù)據(jù)挖掘軟件與架構(gòu)?數(shù)據(jù)挖掘常見(jiàn)軟件?TeredataWarehouseMiner架構(gòu)特點(diǎn)l數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵤┡c應(yīng)
2025-02-21 23:27
【總結(jié)】電信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)心得體會(huì)夏明武互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)大小?2023中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)收入,廣告512億元,增長(zhǎng)57%?網(wǎng)絡(luò)游戲428億,增長(zhǎng)20%;電商,增長(zhǎng)68%?行業(yè)排頭兵凈利潤(rùn)率估計(jì),廣告35%,網(wǎng)游55%,電商1%,利潤(rùn)分別為179億,235億,77億?假設(shè)2023增長(zhǎng)與利潤(rùn)水平不變,行業(yè)利潤(rùn)分別為廣告
2025-02-26 13:08
【總結(jié)】BIGDATAContents13我們可以做些什么2實(shí)操分享4大數(shù)據(jù),你從哪來(lái)你是誰(shuí)中國(guó)網(wǎng)民數(shù)量:半年增長(zhǎng)率:%中國(guó)注冊(cè)網(wǎng)站數(shù)量:個(gè)手機(jī)網(wǎng)民:占網(wǎng)民總數(shù):%月均網(wǎng)絡(luò)交易:16億筆每日新發(fā)微博數(shù)量:1億+條注冊(cè)微博用戶數(shù):
2025-03-09 13:05
【總結(jié)】數(shù)據(jù)分析與挖掘習(xí)題第一章作業(yè)?在你的回答中,強(qiáng)調(diào)以下問(wèn)題:?(a)它是又一個(gè)騙局嗎?數(shù)據(jù)挖掘,在人工智能領(lǐng)域,習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD),也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)基本步驟。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫(kù)交互。并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如,使用數(shù)
2025-03-25 02:56
【總結(jié)】第一篇:大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用 摘要:大數(shù)據(jù)時(shí)代是信息時(shí)代的一個(gè)重要特征,實(shí)際上,在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的探究與應(yīng)用其實(shí)就是通過(guò)在巨大的信息群中不斷挖掘出具有一定價(jià)值意義的信息...
2024-11-09 02:58
【總結(jié)】用戶畫(huà)像分析與題分享內(nèi)部資料,請(qǐng)勿外傳統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)?集中量:求和、平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、?差異量:全距、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、最小值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)誤?分布:正態(tài)分布、峰度系數(shù)、偏度系數(shù)、正偏態(tài)、負(fù)偏態(tài)、高狹峰、低闊峰、離散變量、連續(xù)變量?jī)?nèi)部資料,請(qǐng)勿外傳目錄用戶畫(huà)像研究概述用戶畫(huà)像研究流程
2025-02-18 14:30
【總結(jié)】?jī)?nèi)部資料,請(qǐng)勿外傳用戶畫(huà)像分析與題分享內(nèi)部資料,請(qǐng)勿外傳統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)?集中量:求和、平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)、?差異量:全距、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、最小值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)誤?分布:正態(tài)分布、峰度系數(shù)、偏度系數(shù)、正偏態(tài)、負(fù)偏態(tài)、高狹峰、低闊峰、離散變量、連續(xù)變量目錄用戶畫(huà)像研究概述
2025-08-05 01:59
【總結(jié)】數(shù)據(jù)挖掘流程大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)——第三次課魏煒數(shù)據(jù)挖掘的基本流程數(shù)據(jù)預(yù)處理2評(píng)估4信息收集31數(shù)據(jù)挖掘3知識(shí)表示35數(shù)據(jù)挖掘的基本流程高度重視以下同義詞?以下術(shù)語(yǔ)大致是同一個(gè)意思:?表格中的行:個(gè)案=實(shí)例=記錄=樣本點(diǎn)=數(shù)據(jù)點(diǎn)?表格中的列:屬性=特征
2025-03-11 10:38
【總結(jié)】大數(shù)據(jù)BIGDATA數(shù)據(jù)挖掘概述第三章數(shù)據(jù)挖掘算法分類聚類數(shù)據(jù)挖掘概述預(yù)測(cè)觃模習(xí)題數(shù)據(jù)挖掘算法綜合應(yīng)用4關(guān)聯(lián)觃則of652關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)觃則是數(shù)據(jù)挖掘中最活躍的研究方法乊一,是指搜索業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的所有紳節(jié)或事務(wù),找出所有能把一組事件或數(shù)據(jù)項(xiàng)不另一組事件或數(shù)據(jù)項(xiàng)聯(lián)系起來(lái)的觃則,
2025-01-23 23:31
【總結(jié)】大數(shù)據(jù)公司挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的49個(gè)典型案例來(lái)源:大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室?時(shí)間:2015-01-0610:15:51?作者: 對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō),100條理論確實(shí)不如一個(gè)成功的標(biāo)桿有實(shí)踐意義,本文的主旨就是尋找“正在做”大數(shù)據(jù)的49個(gè)樣本?! ”疚牧D從企業(yè)運(yùn)營(yíng)和管理的角度,梳理出發(fā)掘大數(shù)據(jù)價(jià)值的一般規(guī)律:一是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策,主要通過(guò)提高預(yù)測(cè)概率,來(lái)提高決策成功率;二是以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)
2025-05-12 01:28
【總結(jié)】店鋪分析
2025-07-22 17:31
【總結(jié)】1CS345A:DataMiningontheWebCourseIntroductionIssuesinDataMiningBonferroni’sPrinciple2CourseStaff?Instructors:?AnandRajaraman?JeffUllman?Reachusascs345a-
2025-05-11 23:38