數(shù)據(jù) 分析有哪些常用的方法數(shù)據(jù) 分析方法:聚類分析，因子分析。數(shù)據(jù) 分析思考-用這個(gè)帶動(dòng)生意分析思考|附事實(shí)案例老板問(wèn)我分析一個(gè)我沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)的生意。
在銀行業(yè)的使用數(shù)據(jù)科學(xué)不僅是一種趨勢(shì)，也是保持競(jìng)爭(zhēng)的必要條件。銀行必須認(rèn)識(shí)到big 數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助他們有效地集中資源，做出更明智的決策，提高績(jī)效。下面我們列舉數(shù)據(jù)銀行業(yè)使用的科學(xué)用例，讓你知道如何處理大量的數(shù)據(jù)以及如何有效地使用數(shù)據(jù)的方法。(1)欺詐識(shí)別(2)管理客戶數(shù)據(jù)(3)投資銀行的風(fēng)險(xiǎn)建模(4)個(gè)性化營(yíng)銷(5)終身價(jià)值預(yù)測(cè)(6)實(shí)時(shí)總和預(yù)測(cè)分析(7)客戶細(xì)分(8)推薦引擎(9)客戶支持(10)
銀行越早發(fā)現(xiàn)欺詐，就能越早限制賬戶活動(dòng)以減少損失。通過(guò)實(shí)施一系列欺詐檢測(cè)方案，銀行可以實(shí)現(xiàn)必要的保護(hù)，避免重大損失。欺詐檢測(cè)的關(guān)鍵步驟包括:獲取數(shù)據(jù) sample進(jìn)行模型估計(jì)和初步測(cè)試、模型估計(jì)、測(cè)試階段和部署。因?yàn)槊恳粋€(gè)數(shù)據(jù) set都是不一樣的，每一個(gè)數(shù)據(jù) set都需要數(shù)據(jù) scientists進(jìn)行個(gè)別的訓(xùn)練和微調(diào)。
選擇三種不同的標(biāo)準(zhǔn)將班級(jí)分為兩類，并記錄調(diào)查結(jié)果。數(shù)據(jù)電子商務(wù)來(lái)自Kaggle 數(shù)據(jù)插曲Theucimachienelearning知識(shí)庫(kù)，2010年12月1日至2011年12月9日英國(guó)網(wǎng)上零售商的網(wǎng)上銷售數(shù)據(jù)，這家電子商務(wù)公司主要銷售各類禮品，大部分客戶是批發(fā)商。Oracle用于處理和清理數(shù)據(jù)，用戶維度分析通過(guò)RFM模型、復(fù)購(gòu)率、消費(fèi)生命周期使用。利用ABC分類、退貨率等維度進(jìn)行分析，利用Excel圖表進(jìn)行可視化展示，為精準(zhǔn)營(yíng)銷和個(gè)性化服務(wù)提供支持。
創(chuàng)建一個(gè)備用表new_ecommerce，并將舊表的數(shù)據(jù)添加到備用表中。原文章數(shù)據(jù)被刪除，文章數(shù)據(jù)的重復(fù)值被刪除，共刪除5268篇文章。檢查缺失值CustomerID中是否有缺失值欄，以及描述中是否有1454缺失值。數(shù)據(jù)太大，無(wú)法刪除。描述商品描述不是物品分析，請(qǐng)勿處理。
3、小 數(shù)據(jù)時(shí)代隨機(jī)采樣 案例 分析有哪些?
