Smartbi解锁“预测未来”秘笈,开启“数据挖掘”新时代!

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  各位亲爱的麦粉,今天小麦有重要的事情提前大选:经过研发工程师的不懈努力,Smartbi终于解锁“预测未来”秘笈了!从此,Smartbi又多了一项技能傍身,已经 这项技能堪称“必杀技”:助您神机妙算,未卜先知!听着是一定会我我觉得很神奇呢?究竟是为什会么会回事?且听小麦为您细细道来...

  我我觉得,预测未来,并一定会靠哪有几个法术或天书,已经 用科学的最好的最好的方法,去发现隐藏在絮状数据上面的规律,揭示数据之间的关系,从而对已经 的趋势进行判断。问题的关键是:用哪有几个科学的最好的最好的方法?答案已经 :数据挖掘

  小麦并肩为他们准备了视频讲解:

  哪有几个是数据挖掘

  数据挖掘已经 从絮状的数据中去发现有用的信息,已经 根据哪有几个信息来辅助决策。听起来是一定会跟传统的数据分析很像呢?实际上,数据挖掘已经 智能化的数据分析,它们的目标一定会一样的。已经 ,又有很大的区别。

  传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别已经 在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系,数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术已经 一样,传统的数据分析采用计算机技术,而数据挖掘不仅采用计算机技术,还涉及到统计学、模型算法等技术,相对来说会比较复杂好多好多 。机会数据挖掘发现的是将来的信息,好多好多 最主要已经 用来:预测!预测公司未来的销量,预测产品未来的价格等等。

  数据挖掘的流程

  数据挖掘是怎样做到预测的?机会数据挖掘有一套标准的流程,能要能 对数据进行各种科学的除理和测试,从而发现数据五种隐藏的规律。这套流程概括起来包括业务理解、数据准备、建立模型和评估模型 4 个步骤,他们以“预测银行零售客户流失”你这些 应用场景为例进行说明:

  第 1 步:业务理解

  选则目标,明确分析需求

  预测哪有几个银行零售客户机会流失,提前做好营销挽留。

  第 2 步:数据准备

  下发原始数据、检验数据质量、整合数据、格式化数据

  初步判断客户机会会流失的情況,如银行卡交易量逐月下降、客户投诉持续不断,对跟哪有几个情況有关的数据进行下发、格式化。

  第 3 步:建立模型

  选则建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型

  客户是是不是会流失,是另有有1个分类问题,好多好多 选则分类算法建立模型并进行训练。

  第 4 步:评估模型

  对模型进行全面的评估,评估结果、重审过程

  对建立好的模型进行评估,已经 要根据预测结果不断调整模型参数,实现模型的最优化。

  整个流程最关键是模型的迭代优化过程,模型算法有分类算法、回归算法、聚类算法等,次要算法类型又涵盖多种不同的算法,相似分类算法,就涵盖逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树等,使用的编程语言有Java语言、Python,他们听了是一定会我我觉得很专业、很比较复杂?我我觉得哪有几个细节他们好多好多 不用管,完整性交给Smartbi我想们实现就能要能 了!

  Smartbi Mining实现数据挖掘

  Smartbi在已经 一定会数据挖掘的功能,已经 功能一定会很完善。如今,Smartbi“数据挖掘”蝶变重生,推出独立产品Smartbi Mining,旨在为我各自 、团队和企业所做的决策提供预测性分析。

  Smartbi Mining具有流程化、可视化的建模界面,内置实用的、经典的统计挖掘算法和角度学习算法,并支持Python扩展算法,基于分布式云计算,能要能 将模型发送到Smartbi统一平台,与BI平台完美整合。还是以预测银行零售客户流失为例,他们看看Smartbi Mining是为什会么会实现的吧。

  1、设置数据源,把左边对应的节点拖过来,再从右边区域配置参数:

  2、按照你这些 最好的最好的方法,能要能 不断增加新的节点并连接起来:

  3、这里是关键的一步,选则算法。他们选则“逻辑回归”算法,并对其进行配置:

  4、加完“评估”节点,整个流程就配置完了,接下来已经 运行,不用说断调优:

  5、最后看一下预测的准确率,一般是看“加权F1 值”,你这些 值是综合考虑结果的质量和完整性性计算出来的,在你这些 例子中加权F1 值达到了84.62%,预测效果机会很不错了:

  他们现在能要能 看出来,通过Smartbi Mining实现“数据挖掘”是一定会很简单呢?

  Smartbi Mining应用场景

  Smartbi Mining可广泛应用于各个领域,包括企业运营、生产控制、市场分析、工程设计、城市规划和科学探索等,从絮状的数据中挖出来有用的信息和知识,以更好地指导他们的工作。在这里小麦为他们列举有几个企业运营领域的应用场景:

  1、精准营销

  分析客户的属性和消费行为,为客户推荐最至少的产品信息,提高营销的效果。

  2、客户保留

  分析客户在购买产品方面的行为变化和满意度情況,预测机会会流失的客户,提前做好挽留工作。

  3、销量预测

  分析产品的历史销售数据,预测未来一段时间的产品销量,为生产、库存提前做好准备。

  4、价格预测

  下发市场上影响产品价格的各种数据进行分析,预测产品价格的发展趋势,抢占市场先机。

  5、信用评分

  分析客户的基本信息和消费、还贷等记录,对客户信用进行评分,防范信用风险,减少损失。

  Smartbi Mining典型案例

  广州市城市规划勘测设计研究院采用Smartbi Mining实现时空英文大数据云平台的数据挖掘次要,主要研究地理信息数据与大数据、人工智能技术结合的最好的最好的方法,用于城市功能区识别,分析城市各个区域的交通热点、消费热点、人流情況,为城市的科学规划提供最好的最好的方法。

  1、 基于广州POI数据,展示城市热点区域

  在Smartbi Mining上面,主要将广州POI数据进行除理,已经 对建筑的经纬度进行聚类,以找出建筑最密集的多个区域,选则为广州的建筑热点区域。整个流程除理完成后,能要能 点击数据探索,查看数据聚类的结果(散点图):

  2、基于上海出租车数据,根据上下车点的位置,提取城市功能区(住宅区、商业区、办公区等)

  1)上车点

  上海出租车数据,取7:1000-9: 1000 的数据做上车点的聚类上车点聚类。基本能要能 选则,该时间段出发的热点区域,应该是住宅区。与上海地图对照,图示另有有1个最大的热点区是上海的老城区(主要集中在南京路、淮海路一带):

  2)下车点

  上海出租车数据,取7:1000-9: 1000 的数据做下车点的聚类下车点聚类。基本能要能 选则,该时间段下车的热点区域,应该是商业区和办公区。与上海地图对照,图示有几个最大的热点区除了南京路一带外加在了上海南站、五角场、上海国际金融中心等地方) :

  对大规模地理信息数据,使用聚类计算,能要能 得到用户感兴趣的热点区域,真实的反映了城市运行中的热点区域是是不是与规划相同,对城市规划设计,有一定的指导意义。

  老会 以来,市面上有好多好多 的数据挖掘工具,但基本上一定会国外厂商把持,操作比较复杂,要熟悉算法和编程语言,对数据分析者的要求很高,好多好多 好快普及开来。如今,随着Smartbi Mining的推出,必将开启另有有1个“数据挖掘”新时代!相信以其简单易用、预测率高的产品优势和专业的咨询团队,一定要能在市场中好快推广,帮助各行各业的客户挖掘数据价值,创造更多的效益,我想们拭目以待吧!

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