上海证交所数据挖掘培训数据源识别策略

我们最佳的客户离他们所属网点的距离？

黑色简洁风格的培训课程页面，挺适合刚上手数据挖掘的前端开发者了解下全流程。从数据源识别到行为优化，内容安排得蛮系统的，重点是能上手实操的那种。上海证交所的数据挺有代表性的，是金融方向做可视化的，挖这些数据的潜力会比较大。你要是平时用 echarts、d3.js 做可视化，配合这些资源用，效果更直观。 用户画像部分讲得也还不错，像行为路径和标签体系这些概念，说得通俗易懂，不是那种纯讲理论的，结合了几个电商的例子，挺接地气。 你如果是前端但对后端数据挖掘逻辑还不太熟，推荐你先看这个：数据源识别策略，会对你前后联动的代码逻辑有。像判断用户活跃度用lastLoginTime这种字段，也有提到。 还有一

利用神经网络、逻辑回归和决策图表结合的新方法，开发了一种创新的破产/风险模型。新的变量选择过程使得该模型显著超越了传统商业模型。

黑色简洁风格的项目资源推荐来啦。上海证交所的数据挖掘培训资料，整理得还挺系统的，不只是讲理论，连实操环节也有。课程内容覆盖了数据源识别、挖掘流程设计、BI 演示这些环节，尤其适合想快速上手的你。 培训里的数据源识别策略讲得蛮清楚，尤其是在实际业务中的数据预方法，有不少小技巧值得抄作业。比如缺失值、规范字段命名这些，基本都能直接拿来用。 再说BI 演示完整版，展示的是完整流程，从数据接入到可视化，代码也不复杂，适合照着练手。你可以试试用Tableau或者Power BI复刻里面的案例，思路会清晰多。 文末还顺带提了一下北邮的数据挖掘资料，内容稍微偏基础一点，适合复习或者打底。如果你刚入门，建议从

分行客户地址的批量展示功能，真的是日常数据里蛮实用的一块。尤其是在做客户聚类或者地域分布的时候，能一眼看出哪个小区或者哪个区的客户多，后续营销方向都清晰多。 页面上直接拉出一个分行下所有客户的居住地，看起来简单，背后其实也挺讲究。数据库要预好，接口响应要快，最好还能配点小地图，体验会更丝滑。 和这个功能配套的培训资源也挺丰富，像上海证交所的数据挖掘培训，内容就比较贴近业务实际，推荐你去看一眼，点这里就能下载。 如果你对数据源识别策略也有点疑问，可以看看这篇上海证交所数据源识别策略，讲得还挺细的，尤其是银行场景下的那些数据表清洗逻辑。 需要调试 Redis 的，顺手推荐一个比较方便的可执行客户端

MySQL ODBC 驱动：mysql-connector-odbc-5.1.7-win32.msi

数据源： 经营分析系统（BAS） 客户数据：- 基本信息（DW_USR_DCUSTM）- 帐务信息（DW_FEE_SHOULDDM） CDR 数据：- 语音 CDR（DW_CALL_CDR）- IP 业务 CDR（DW_NEWBUSI_CDR）- 短信业务 CDR（DW_NEWBUSI_SMSCDR）- 梦网业务 CDR（DW_NEWBUSI_MESGCDR） 客服数据：- 客服信息

这是在进行MyScool项目时不可或缺的一个数据库，其中包含非常详尽的数据。它也是开发项目时的一个优秀参考案例！

将详细解释如何配置Oracle数据源，透过图文教程为您展示每一步骤。从安装到配置，无论您是新手还是有经验的用户，都能轻松掌握。