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搜索资源列表

  1. ICA(独立成分分析)代码

  2. 独立成分分析是近年来出现的一种强有力的数据分析工具。1994年由Comon给出了ICA的一个较为严格的数学定义，其思想最早是由Heranlt和Jutten于1986年提出来的。ICA从出现到现在虽然时间不长，然而无论从理论上还是应用上，它正受到越来越多的关注，成为国内外研究的一个热点。特别是从应用角度看，它的应用领域与应用前景都是非常广阔的，目前主要应用于盲源分离、图像处理、语言识别、通信、生物医学信号处理、脑功能成像研究、故障诊断、特征提取、金融时间序列分析和数据挖掘等。 ICA是一种用来从

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-10
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：rubbishwang01

  1. SAS教程－一本不错的SAS入门教程

  2. SAS是金融、证券、保险行业有利的数据分析工具，在数据挖掘领域，是一款很好的分析工具，这本书浅显易懂，很适合SAS入门和想学习SAS的人们。

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2011-04-18
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：longtopzt

  1. Clementine 可视化数据挖掘应用实例-银行信贷规则评估

  2. 可视化数据挖掘应用实例一则——某银行信贷规则评估 吴源林 （上海财经大学MBA 学院，上海 200083） 摘要：本文应用 Clementine 工具，通过对某银行评估客户信用申请的资料挖掘，展示 了数据挖掘中遇到的问题和解决思路。 关键词：数据挖掘；决策树；Clementine 数据挖掘是运用模式识别技术，以及统计和数 学知识，通过对大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、随机的数据集进行详尽审查挖掘，以发现数 据中内在的关联性、特征和趋势。数据挖掘综合了 多种学科技术，能提供数据分类、聚类、

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-01-06
    • 文件大小：389kb
    • 提供者：gadflyyy

  1. 数据之魅-基于开源工具的数据分析

  2. 《数据之魅：基于开源工具的数据分析》结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-12-27
    • 文件大小：406kb
    • 提供者：sm629

  1. 数据之魅：基于开源工具的数据分析

  2. 《数据之魅--基于开源工具的数据分析》结合作者雅奈特多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。　　《数据之魅--基于开源工具的数据分析》结构合理，通俗易懂，适合数据分析爱好者

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-08-31
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：r2010shadow

  1. 数据挖掘与数据挖掘技术的应用综述

  2. 随着网络、数据库技术的迅速发畏以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文对数据挖掘技术的概念、目的、数据挖掘的研究方法和步骤以及关于数据挖掘技术的应用进行了归纳整理、分析提炼。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-24
    • 文件大小：70kb
    • 提供者：yangerlei2046

  1. 网络之后的技术热点_数据仓库与数据挖掘.pdf

  2. 网络的普及改变了原有社会分工 一切都可以 以最高效率和最低成本的方式实现。银行在金融领 型，最典型的是关系数据库的应用。数据仓库与数 据库在系统存储模型上有着本质的区别，数据库技 域的地位、工作性质、业务特点及激烈的市场竞争 术在存储模型建设方面强调数据模型的规范性和 决定了它对信息化、电子化比其他领域有更迫切的 高效存储能力 少冗余 ，数据仓库技术在存储模型 要求。网络技术推动了中国金融信息化进程，中国 建设方面则强调数据查询的方便性和快速响应能 银行业在完成数据大集中后，必将面临数据处理的

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-12-31
    • 文件大小：161kb
    • 提供者：abridgetoofar

  1. 基于WEKA的聚类分析算法

  2. 基于WEKA软件实现金融领域数据挖掘分析案例，分别使用随机森林，支持向量机等算法对大数据进行聚类分析，得出结论

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-03-24
    • 文件大小：555kb
    • 提供者：hannah_luo

  1. 数据之魅-基于开源工具的数据分析-中文

  2. 《数据之魅：基于开源工具的数据分析》结合作者多年来从事数据分析工作的丰富经验，阐述了数据分析所涉及的概念和方法。本书四部分19章，主题包括如何通过图表来观察数据，如何通过各种建模方法来分析数据，然后着重阐述如何进行数据挖掘，最后强调数据分析在商业和金融等领域的实际应用。本书包含大量的模拟过程及结果展示，并通过实例来阐述如何使用开源工具来进行数据分析。通过本书的阅读，读者可以清楚地了解这些方法的实际用法及用途。本书结构合理，通俗易懂，适合数据分析爱好者和从业者阅读，也适合以科学计算为工具的科研人

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-05-19
    • 文件大小：61mb
    • 提供者：s_g_c_sgc

  1. 2018中国大数据独角兽企业TOP20榜

  2. 据人民网消息，5月26日，2018中国国际大数据产业博览会在贵州拉开帷幕，让基于大数据的技术创新和商业模式创新引发新一轮舆情关注。在此背景下，人民创投、人民网舆情数据中心联合发布《中国大数据独角兽企业TOP20榜》，推荐了大数据行业中的20家优秀独角兽企业。 这是继5月19日，人民创投、人民网舆情数据中心在“2018全球独角兽企业高峰论坛”上联合发布《中国独角兽企业价值榜》和《中国瞪羚企业价值榜》后，针对独角兽企业的又一次细分推荐。 推荐的20家大数据独角兽企业业务涉及数据采集存储、分析挖掘、

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2018-05-27
    • 文件大小：425kb
    • 提供者：dst1213

  1. 数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)

  2. 目前，关于KDD的研究工作已经被众多领域所关注，如过程控制、信息管理、商业、医疗、金融等领域。 作为大规模数据库中先进的数据分析工具，KDD的研究已经成为数据库及人工智能领域研究的一个热点。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-17
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：myhome975310

  1. python数据分析挖掘

  2. 应用Matplotlib实现数据挖掘领域的可视化分析过程 应用Numpy实现数据挖掘领域的数据计算过程 应用Pandas实现数据挖掘领域的数据处理过程 熟练应用金融股票数据的基本数据分析与挖掘

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-09-16
    • 文件大小：33mb
    • 提供者：qq_42029527

  1. 文本分析在金融领域的应用场景

  2. 文本分析在金融领域的应用场景，从事金融数据挖掘同学可以下载。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-26
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：joleoy

  1. 基于大数据平台构建数据仓库的研究与实践.pdf

  2. 数据仓库设计文档，帮助大家理解及如何设计数据仓库，很不错的一篇论文。专题 lTo 学习体系,能从海量数据中提炼高价值信息,构建自主 (1)源系统结构化数据:源系统按大数据平合的 训练与反馈、可不断从最新数据中调整演化的智能业务供数规范要求提供表数据文本和标志文件。 模型体系。 (2)文件交换区FSA:文件的交换中枢,含源系 以 Hadoop^ Spark为代表的大规模数据处理技术为统结构化数据和半结构化、非结构化数据(主要是外部 超越传统数据库的处理局限性提供了先进的并行计算和数据)。 资源调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：bucaixia08

  1. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf

  2. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf●中国大数据产业发展现状与前景预测 1.中国大数据产业发展现状分析 大数据产业链建设情况 大数据产业市场规模分析 目前,「产业在发展过程中已经形成了一些层次分据贵阳大数据交易所发布的《2016年中国大数据交 布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做易产业白皮书》数据显示,2014年,中国大数据产 应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。业规模大约为1038亿元,2015年产业整体规模达 原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大到169

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-07-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_34543438

  1. 金融领域的数据挖掘分析

  2. 介绍了商业智能在金融行业的应用,重点描述了数据挖掘的算法,应用等.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-17
    • 文件大小：126kb
    • 提供者：g3339

  1. 联想智软数据分析与精算系统

  2. LegendAI & Everest Analysis System (LEAS)是定位于保险领域的数据分析处理系统与精算的解决方案。该系统面向保险公司的精算人员、高级管理人员、普通业务人员三个层次，通过基于数据仓库的数据挖掘技术、统计技术、精算技术、金融分析和仿真技术进行财产保险的风险分析与控制。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：152kb
    • 提供者：weixin_38608875

  1. 基于Apriori算法的高校招生的关联规则分析

  2. 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉。以往的数据挖掘技术的应用大多是在金融领域，而在其他领域里面应用不是很多，如在高校招生中的应用更是如此。数据挖掘技术对招生工作的深层研究与挖掘将会得到各高校的更多重视。以某高校招生数据作为招生信息为依据，对高校招生的关联规则进行分析。从而对关联性规则的应用作进一步的研究。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：263kb
    • 提供者：weixin_38659646

  1. 神策数据官方微信小程序埋点SDK,是一款用于微信小程序端的数据采集埋点SDK。使用代理的技术实现微信小程序端的全埋点。 - sensorsdata / sa-sdk-miniprogram-源码

  2. sa-sdk-miniprogram 神策简介 （Sensors Data），隶属于神策网络科技（北京）有限公司，是一家专业的大数据分析服务公司，大数据分析行业开拓者，为客户提供深度用户行为分析平台、以及专业的咨询服务和行业解决方案，致力于帮助客户实现数据驱动。神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿，业务现已覆盖以互联网、金融、零售快消、高科技、制造等为代表的十多个主要行业、并可支持企业多个职能部门。公司总部在北京，并在上海、深圳、合肥、武汉等地拥有本地化的服务团队，覆盖东区及南区市场

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：146kb
    • 提供者：weixin_38526208

  1. 特异群组挖掘：框架与应用

  2. 特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要应用价值。特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。为此，系统地阐述了特异群组挖掘任务，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的形式化描述及其基础算法，最后，列举了特异群组挖掘的几个重点应用。

  3. 所属分类：其它

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