基于Python+Spark的数据科学与商业实践 客户洞察是分析型客户关系管理的核心,是实现客户智能的必要手段,其旨在增加CRM系统的商业分析与辅助决策能力。分析型CRM需要整合外部客户数据、渠道数据和大量交易数据,并从中提取出隐含有用的信息,这便是数据科学的用武之地。客户生命周期是客户洞察中最常用的分析工具,企业对初次...
基于Python+Spark的数据科学与商业实践 课程下栽地址:https://777it.cn/14102.html 在CRM(客户关系管理)数据挖掘中,常用的分类算法有很多,以下是一些例子: 决策树算法:决策树是一种常用的分类方法,它通过树状图的形式为每个可能的决策过程建立决策流程。在CRM中,决策树可以用于预测客户的购买行为、信用等级、流失风...
基于Python+Spark的数据科学与商业实践 //下仔のke:https://yeziit.cn/15536/ 数据科学是一门跨学科的领域,它使用科学的方法、流程、算法和系统从数据中提取价值。数据科学家综合利用一系列技能,包括统计学、计算机科学和业务知识,来分析从各种来源(如网络、智能手机、客户、传感器等)收集的数据。数据科学不仅关注数...
基于Python+Spark的数据科学与商业实践视频教程 课程学习地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/288 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程目标: 1、了解金融银行业用户画像、客户留存预警、评分卡制作、精准营销及银行产品推荐 等经典业务场景及代码实现 2、了解金融银行业用户画像、客户留存预警、...
这本书从基础的数据准备开始,也会提到统计学和概率论的基础知识,覆盖数据挖掘和机器学习相关的60多个主题,包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。 看完基本上能对清理和准备数据;应用Python中流行的聚类和回归方法;使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化;使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上...
这本书从基础的数据准备开始,也会提到统计学和概率论的基础知识,覆盖数据挖掘和机器学习相关的60多个主题,包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。 看完基本上能对清理和准备数据;应用Python中流行的聚类和回归方法;使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化;使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上...
5.8 数据形态及其规整化方法 112 5.9 Python编程实践 115 5.10 继续学习本章知识 121 习题122 第6章 大数据技术 124 6.1 数据科学与大数据技术 124 6.2 Hadoop生态系统 125 6.3 大数据计算技术与Spark 128 6.3.1 大数据计算与Lambda 架构128 6.3.2 Spark的出现及其特点 129 6.3.3 Spark的计算流程 131 6.3.4 ...
1.数据分析与可视化的重要性 在当今日益数据驱动的世界中,数据分析与可视化已成为不可或缺的工具。它们不仅在科学研究、商业决策,还是教育、医疗等诸多领域都发挥着至关重要的作用。 数据分析能够帮助我们深入挖掘数据背后的规律和趋势,揭示出隐藏在大量数据中的有价值信息。通过对数据的统计、分类、聚类和关联分析,我们...
在数据科学实践中,我们将使用较为复杂的机器学习或统计模型对数据做精细化的分析和预测。这在工程实现和模型搭建两方面都提出了挑战,如图1-1所示。 工程实现的挑战 数据科学在工程上的挑战可以大致分为3类:特征提取、矩阵运算和分布式机器学习。 (1)一个建模项目的成功在很大程度上依赖于建模前期的特征提取。它包含...
访问和处理来自各种分布式数据源的数据。对IoT数据执行有监督和无监督机器学习。基于MLlib和H2O.ai平台,在ApacheSpark框架上实现对IoT数据的分布式处理。基于深度学习方法对时间序列数据进行预测。从可穿戴设备和智能设备得到的数据中获取独到的洞察。了解个人物联网、工业物联网和智慧城市中的人工智能应用。