数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分
会员的价值体现在持续不断的为企业带来稳定的销售和利润，同时也为企业策略的制定提供数据支持。所以零售企业总是想尽一切办法去吸引更多的人成为会员，并且尽可能提高他们的忠诚度。忠诚度高的顾客表现为经常光顾购买，有较高的价格忍耐度，愿意支付更高的价格，也愿意向其他人推荐，对品牌满意度较高等。会员忠诚度高不一定会员价值就高，还得看他的实际消费金额，也就是消费力。忠诚度高、消费力强的顾客才是企业最优质的会员....
【原创】数据挖掘案例——ReliefF和K-means算法的医学应用
数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。 1.数据挖掘与聚类分析概述&...
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程 1. 一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分： DATA步或PROC步 全程语句 SAS组件语言（SCL） 结构化查询语言（SQL） SAS宏语言 2. 宏触发：% 是一个宏语句或宏函数；&是一个宏变量引用 3. 局部宏变量：一般程序定义的为宏变量。 全局宏变量：使用%glo...
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（4）DATA步循环与控制、常用全程语句、输出控制
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（4）DATA步循环与控制、常用全程语句、输出控制 1. 各种循环与控制 DO组 创建一个执行语句块 DO循环 根据下标变量重复执行DO和END之间的语句 DO WHILE 重复执行直到条件为假则退出循环 DO UNTIL 重复执行直到条件为真则退出循环 DO OVER 对隐含下标数组元素执行DO/E...
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理 1. SAS变量操作的常用语句 ASSIGNMENT 创建或修改变量 SUM 累加变量或表达式 KEEP 规定在数据集中保留的变量 DROP 规定在数据集中删除的变量 ARRAY 定义一个数组 RENAME 重命名数据集变量 L...
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（2）数据获取与数据集操作
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（2）数据获取与数据集操作 1. SET/SET效率高，建立的主表和建表索引的查询表一般不排序， 2. BY语句，DATA步中，BY语句规定分组变量，用于控制SET，MERGE,UPDATE或MODIFY语句。 BY<DESCENDING>variable-1 <...<DESCENDING>vari...
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（1）系统简介和编程基础
SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（1）系统简介和编程基础 1. SAS系统简介 1.1 SAS是先编译后执行的语言，data步标志着编译的开始。 数据指针：当前内存缓存区，输入数据所在位置。 PDV:Program Data Vector，在DATA步中所有涉及的变量被编程当前向量的一部分。 2. SAS编程基础 2.1 SAS逻辑库 ...
一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析
分类算法的应用 本节将为大家介绍数据挖掘中的分类算法在一些行业中的代表性应用。我们将算法应用分为表述问题和解决过程两个阶段，表述问题即需要运用数据挖掘能够理解和处理的语言来阐述业务问题，最重要的是能够用正确且符合实际的方式把业务问题转化成数据挖掘问题，这往往决定了后续工作是否能有效的展开，尝试解决一个不符合实际的业务问题往往会使得数据挖掘的工作陷入数据的海洋中，既费时费力又得不到想要的结果...
一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例
简而言之，数据挖掘（Data Mining）是有组织有目的地收集数据，通过分析数据使之成为信息，从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则或知识的技术。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。 数据挖掘是如何解决问题的？ 本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤...
三个应用案例——大数据挖掘潜在的威胁
大数据、大城市。世界已有不少大都会运用数据分析与算法建立智能城市，改善交通、例如日本东京就把每辆车子都变成精准的「行动数据」，缓解交通堵塞甚至降低死亡车祸的数量。在欧美，从纽约、旧金山、芝加哥到伦敦、阿姆斯特丹，各种藉由搜集大量数据、发现模式、预测未来的项目不断带领城市前进。其中有从正面改善城市风貌的，也有提前一步，遏止未来可能发生的罪行甚至惨案。今天就让我们来看看三种应用案例： 纽约地铁出现.....
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