本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/22 11:24:56
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2026/2/22 4:42:08
1.7 數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程:CRISP-DM方法論在企業(yè)中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
1.7 數(shù)據(jù)挖掘標(biāo)準(zhǔn)流程:CRISP-DM方法論在企業(yè)中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
引言
CRISP-DM(Cross-Industry Standard Process for Data Mining)是業(yè)界最成熟、最廣泛使用的數(shù)據(jù)挖掘方法論。本文將深入解析CRISP-DM的六個(gè)階段,并通過企業(yè)實(shí)戰(zhàn)案例,教你如何在實(shí)際項(xiàng)目中應(yīng)用這一方法論。
一…
建站知識(shí)
2026/1/30 9:03:42
VP 各省省選記錄+題解
優(yōu)先考慮有省隊(duì)分?jǐn)?shù)和名單的比賽,比較好量化
編譯環(huán)境按照C++14進(jìn)行,缺乏大樣例就IOI賽制+下載測(cè)試數(shù)據(jù)了
大多數(shù)能夠查到的省隊(duì)名單應(yīng)該集中在19~23年共5年的題上
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2026/2/5 7:17:37
1.8 金融行業(yè)數(shù)據(jù)決策全解析:8大核心場景從理論到實(shí)戰(zhàn)
1.8 金融行業(yè)數(shù)據(jù)決策全解析:8大核心場景從理論到實(shí)戰(zhàn)
引言
金融行業(yè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的典型代表。從風(fēng)險(xiǎn)控制到精準(zhǔn)營銷,從反欺詐到智能定價(jià),數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用無處不在。本文將深入解析金融行業(yè)的8大核心數(shù)據(jù)決策場景,帶你從理論到實(shí)戰(zhàn),全面掌握金融數(shù)據(jù)挖掘。
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建站知識(shí)
2026/2/3 10:13:12
1.13 數(shù)據(jù)分析流程全解析:從業(yè)務(wù)理解到價(jià)值輸出的完整路徑
1.13 數(shù)據(jù)分析流程全解析:從業(yè)務(wù)理解到價(jià)值輸出的完整路徑
引言
數(shù)據(jù)分析不是簡單的數(shù)據(jù)處理,而是一個(gè)從業(yè)務(wù)理解到價(jià)值輸出的完整流程。本文將深入解析數(shù)據(jù)分析的完整流程,帶你掌握從問題定義到結(jié)果落地的每一個(gè)環(huán)節(jié),成為真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策者。
一、數(shù)據(jù)分析流程全景 …
建站知識(shí)
2026/2/4 9:13:36
京東e卡回收學(xué)會(huì)如何選擇方法,三招教你避開90%的變現(xiàn)陷阱 - 京順回收
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1.16 注冊(cè)類指標(biāo) vs 活躍類指標(biāo):數(shù)據(jù)分析師必須知道的指標(biāo)選擇策略
1.16 注冊(cè)類指標(biāo) vs 活躍類指標(biāo):數(shù)據(jù)分析師必須知道的指標(biāo)選擇策略
引言
在數(shù)據(jù)分析中,指標(biāo)選擇至關(guān)重要。注冊(cè)類指標(biāo)和活躍類指標(biāo)哪個(gè)更重要?如何根據(jù)業(yè)務(wù)場景選擇合適的指標(biāo)?本文將深入解析兩類指標(biāo)的特點(diǎn)、應(yīng)用場景和選擇策略,幫你做出正確的指標(biāo)選擇。
一、兩類指標(biāo)…
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1.10 評(píng)分卡模型構(gòu)建實(shí)戰(zhàn):WOE、IV值計(jì)算,信貸違約預(yù)測(cè)完整流程
1.10 評(píng)分卡模型構(gòu)建實(shí)戰(zhàn):WOE、IV值計(jì)算,信貸違約預(yù)測(cè)完整流程
引言
評(píng)分卡模型是金融風(fēng)控領(lǐng)域的經(jīng)典模型,具有可解釋性強(qiáng)、業(yè)務(wù)理解容易、部署簡單等優(yōu)點(diǎn)。本文將深入講解評(píng)分卡模型的核心技術(shù):WOE轉(zhuǎn)換、IV值計(jì)算、字段分箱,并通過完整的信貸違約預(yù)測(cè)案例,帶你掌握評(píng)分…
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2026/2/20 1:12:40

