R语言数据挖掘
数据分析与决策技术丛书 R语言数据挖掘 Learning Data Mining with R ［哈萨克斯坦］贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel） 著 李洪成 许金炜 段力辉 译 图书在版编目（CIP）数据 R语言数据挖掘 / （哈）贝特·麦克哈贝尔（Bater Makhabel）著；李洪成，许金炜，段力辉译. —北京：机械工业出版社，2016.9 （数据分析与决策技术丛...
R语言数据挖掘导读
Preface 前 言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加，所以R语言提供了一个免费且开源的环境，非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加，它具备了解决众多实际问题的强大功能。 R编程语言诞生已经有数十年了，它已经变得非常知名，不但被社区的科学家而且被更广泛的开发.....
《R语言数据分析与挖掘实战》——1.5 常用数据挖掘建模工具
本节书摘来自华章计算机《R语言数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.5节，作者 张良均，云伟标，王路，刘晓勇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.5 常用数据挖掘建模工具 数据挖掘是一个反复探索的过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施过程中不断地磨合，才能取得好的效果。下面简单介绍几种常用的数据挖掘建模工具。 （1）R R....
《R语言数据分析与挖掘实战》——1.4 数据挖掘建模过程
本节书摘来自华章计算机《R语言数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.4节，作者 张良均，云伟标，王路，刘晓勇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.4 数据挖掘建模过程 从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程，如图1-1所示。 1.4.1 定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样的效....
《R语言数据分析与挖掘实战》——1.3 数据挖掘的基本任务
本节书摘来自华章计算机《R语言数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.3节，作者 张良均，云伟标，王路，刘晓勇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.3 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。 对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各....
《R语言数据分析与挖掘实战》——1.2 从餐饮服务到数据挖掘
本节书摘来自华章计算机《R语言数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.2节，作者 张良均，云伟标，王路，刘晓勇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 从餐饮服务到数据挖掘 企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮业企业盈利的核心就是其菜品和顾客，也就是其提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在想推出什么样的菜系和种类能吸引更多的顾客，究竟不同顾客各自的喜好是什么，在不同的时....
《R语言数据分析与挖掘实战》——基础篇 第1章 数据挖掘基础 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑
本节书摘来自华章计算机《R语言数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.1节，作者 张良均，云伟标，王路，刘晓勇，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 基 础 篇 第1章 数据挖掘基础 1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑 国内某餐饮连锁有限公司（以下简称T餐饮）成立于1998年，主要经营粤菜，兼顾湘菜、川菜等综合菜系。至今已经发展成为在国内具有一定知名度、美誉度、多品牌、立体....
R语言数据挖掘2.5.2 从序列模式中生成规则
2.5.2 从序列模式中生成规则 序列规则、标签序列规则和类序列规则都可以从序列模式中生成，这些可以从前面的序列模式发现算法中得到。
《R语言数据挖掘》——导读
前 言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加，所以R语言提供了一个免费且开源的环境，非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加，它具备了解决众多实际问题的强大功能。R编程语言诞生已经有数十年了，它已经变得非常知名，不但被社区的科学家而且被更广泛的开发者社区所熟知。它已经....
R语言数据挖掘2.4.2 GSP算法
2.4.2 GSP算法 广义序列模式（Generalized Sequential Pattern，GSP）算法是一个类似Apriori的算法，但它应用于序列模式。该算法是逐层算法，采取宽度优先策略。它具有如下的特征： GSP算法是Apriori算法的扩展。它利用Apriori性质（向下封闭），即，给定最小支持计数，若不接受某个序列，则其超序列也将丢弃。 需要对初始事务数据集进行多次扫描。 采.....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
数据挖掘更多语言相关
- 语言数据挖掘最佳实践经典案例
- 语言数据挖掘最佳实践经典案例变量
- 语言数据挖掘最佳实践经典案例导出
- 语言数据挖掘项目解析
- 语言数据挖掘项目解析二元
- 语言数据挖掘项目解析变量分段
- 语言数据挖掘项目解析分布
- 语言数据挖掘项目解析分布变换
- 语言数据挖掘项目解析多元分析
- 语言数据挖掘项目解析分析
- 语言数据挖掘序列
- 语言数据挖掘关联规则挖掘
- 语言数据挖掘项目解析排序合并数据框
- 语言数据挖掘数据源
- 语言数据挖掘社交网络挖掘
- 语言数据挖掘项目解析二元分析
- 语言数据挖掘项目解析缺失值
- 语言数据挖掘模式
- 语言数据挖掘项目解析apply原理
- 语言数据挖掘项目解析数据类型转换
- 语言数据挖掘项目解析日期时间格式化
- 语言数据挖掘频繁模式关联规则规则挖掘
- 语言数据挖掘练习
- 语言数据挖掘序列数据集
- 语言数据挖掘项目解析索引切分数据框
瓴羊智能服务
专注于为企业提供数智化转型服务，数据知识挖掘机...方法论、数据技术与产品、最佳行业实践都能聊！
+关注