数据挖掘案例BI和SPSS中的最佳客户分析

客户分析中的数据挖掘技术应用

介绍了五种数据挖掘预测算法，并通过实例比较它们的适用情况，以帮助分析客户的不同需求。

数据挖掘 2 2024-07-18

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用,非常实用，建议下载查看。

数据挖掘 1 2024-07-16

数据挖掘中的聚类分析 SPSS-Clementine应用详解

聚类分析是根据事物的属性将其聚集成类别，以最大化类内相似性和最小化类间相似性。数据挖掘要求聚类具备可伸缩性，能够处理不同类型的属性，并发现任意形状的聚类。SPSS-Clementine应用在此过程中起到关键作用，帮助用户减少领域知识输入的需求，同时提高对噪声数据的处理能力。

数据挖掘 2 2024-07-17

SQL Cookbook 数据挖掘中的常见SQL配方和最佳实践

这个存储库的目标是提供一些如何构建查询的最佳实践和想法，这些查询与我们的平台兼容。您可以根据教育需求调整这些查询。欢迎贡献，只需分叉项目并提出拉取请求。这些查询适用于在DeltaDNA平台上运行，您可以通过访问您喜欢的数据库工具来执行它们。这些SQL查询使用HP Vertica DBMS执行，SQL方言由其定义，详细文档请参考HP Vertica文档。假设您具备SQL选择语句和DeltaDNA数据结构的基础知识。本手册展示如何最佳地利用DeltaDNA进行数据挖掘。

数据挖掘 2 2024-07-17

SPSS与数据挖掘中的数据品质描述

在数据挖掘和SPSS分析中，我们需要关注一些数据品质问题：日期变量是否被正确处理？数值型的‘类别’变量是否被正确分类？资料前后的空白是否影响了数据解析？如何处理数据中的引号和空白字符？如何处理特殊情况和遗漏值？这篇文章将结合CRISP-DM过程，深入探讨SPSS中的数据理解阶段。

算法与数据结构 5 2024-07-13

电信客户流失数据挖掘分析

利用数据挖掘技术，从客户属性、服务属性和消费数据中提取相关性，构建模型计算客户流失可能性。

数据挖掘 5 2024-04-30

电信客户流失数据挖掘分析

利用数据挖掘技术，对电信客户流失进行深入分析，探索影响因素，为制定客户挽留策略提供科学依据。

数据挖掘 3 2024-05-25

银行业中数据挖掘和客户关系营销的应用

销售管理专家如你所需，一款专注于银行业中数据挖掘和客户关系营销的学习参考工具。该文档详尽介绍了数据挖掘和客户关系营销在银行业的实际应用，是一份高价值的资料。

数据挖掘 2 2024-07-17

SPSS与数据挖掘中的资料分割技术

在SPSS与数据挖掘中，为了建立模型，通常需要将资料切割成训练组和测试组，特别是在不同区域或时间段内进行模型分析时。当资料量过大时，可以先抽样分析，以便初步了解资料情况和测试适合的模型。介绍了使用CRISP-DM过程实践中的资料平衡合并、变量转换和新变量导出等技术。

算法与数据结构 0 2024-08-12