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用Python进行数据探索,探索竞赛优胜方案
  
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超级数学建模2019.10.18我想分享

人工智能这个词。我相信每个人都非常熟悉它。近年来,人工智能领域非常活跃。光是阿尔霍戈就让每个人都刮目相看。

随着大数据时代信息技术的飞速发展,各种数据充斥着我们的生活。 我们应该如何有效利用数据来挖掘有用的信息?乍一看,“哮天,似乎有点困惑”的概念如果东方需要预测未来5天用户的购买需求,以达到准确营销的目标,它应该怎么做?

基于某东方的真实用户、商品和行为数据(脱敏后),我们为用户购买商品建立预测模型,输出高潜力用户与目标商品的匹配结果,从而提供高质量的目标群体,实现精准营销。

也就是说,我们如何从海量数据中挖掘出有用的知识来为我们的工作服务

此时,让我们来看看数据挖掘的一般过程。

(a)数据读取

由于它被称为数据挖掘,可以看出数据是最重要的,所以第一步应该是读出数据

(二)特征理解分析

数据已经读出,但并不意味着所有数据都有用。因此,应根据数据的特点进行理解和分析,并考虑变量与结果之间的关系。最后,绘图应得出结论以帮助判断,然后选择有价值的数据。

(三)数据清理和预处理

在选择了有价值的数据后,模型可以立即建立,对吗?不要想太多,你必须首先清理和预处理数据。 虽然这一步看起来很简单,但它实际上是整个数据挖掘过程中最耗时的过程,约占70-80%的时间。

如何正确处理数据以最终获得最合适的数据需要在这一步解决。 请记住,数据决定了模型的上限 (4)建模

完成最重要的第三步后,可以开始建模。通过比较各种算法并参考他人的策略,可以进行建模和优化,最终得到合适的模型。

0x 251d

0x 251 e

Now Super Mathematic Modeling and Tang先生根据Python和真实数据集精心准备了《Python数据挖掘竞赛优胜解决方案》课程。

唐先生将以真实的企业数据集和任务需求为背景,结合竞争的制胜方案,从实战的角度,逐步讲解如何应用机器学习算法和数据挖掘技巧。整个过程将伴随着完整的课程教学和实战练习代码。

相信,我每天都能感觉到自己能力的提高!

《竞赛优胜解决方案》课程介绍

《Python竞赛优胜解决方案》(¥398)

第1章快速手动短视频用户活动分析

第2章工业生产预测

第3章智能城市-道路交通时间预测

第4章特征工程建模可解释工具包

第5章医学糖尿病数据命名实体识别

第6章贷款平台风控制模型-特征工程

第7章新闻关键词抽取模型

第8章数据特征常用构建方法

第9章电敏客户分析

第10章机器学习项目实战模板(1)

第11章机器学习项目实战模板(2)

您可以报名学习

课程特征

学习平台腾讯课堂

课堂形式录制(可重复观看)

学习周期为个月(学习建议:2小时/周)

问答方法课程配有专门的学习小组,教师可以随时回答

课程材料配有专门的课件代码和实战案例

课程收入掌握数据挖掘的核心技能,并将获胜的解决方案应用到自己的项目中; 独立项目实战

适用群体

零基本用户

机器学习和深度学习爱好者

科研人员,特别是那些计划进入人工智能领域的人

讲师

作为主旨发言人,唐先生与大家分享了多年的机器学习经验和Python使用技巧。 因此,课程不仅教授知识,还教授思维和方法。

特殊提醒

课程价格 $398

课程折扣

早期鸟类学习费率适用于现在注册的课程。团体价格是298元,降到100元!

活动时间:10月18日-22日

注意事项

②如果您对课程有任何疑问或注册成功,请联系助教?

来吧,点击下面的“收集报告投诉

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基于某东方的真实用户、商品和行为数据(脱敏后),我们为用户购买商品建立预测模型,输出高潜力用户与目标商品的匹配结果,从而提供高质量的目标群体,实现精准营销。

也就是说,我们如何从海量数据中挖掘出有用的知识来为我们的工作服务

此时,让我们来看看数据挖掘的一般过程。

(a)数据读取

由于它被称为数据挖掘,可以看出数据是最重要的,所以第一步应该是读出数据

(二)特征理解分析

数据已经读出,但并不意味着所有数据都有用。因此,应根据数据的特点进行理解和分析,并考虑变量与结果之间的关系。最后,绘图应得出结论以帮助判断,然后选择有价值的数据。

(三)数据清理和预处理

在选择了有价值的数据后,模型可以立即建立,对吗?不要想太多,你必须首先清理和预处理数据。 虽然这一步看起来很简单,但它实际上是整个数据挖掘过程中最耗时的过程,约占70-80%的时间。

如何正确处理数据以最终获得最合适的数据需要在这一步解决。 请记住,数据决定了模型的上限 (4)建模

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