揭秘数据科学最常使用的流程CRISP-DM

SPSS 数据挖掘流程手册：CRISP-DM

SPSS数据挖掘流程手册使用CRISP-DM（交叉行业流程数据挖掘）作为数据挖掘流程框架，详细介绍了数据挖掘的各个步骤，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署。它为使用SPSS软件进行数据挖掘提供了分步指南。

数据挖掘 13 2024-05-20

CRISP-DM视图解析

CRISP-DM视图为数据挖掘项目生命周期提供了一个结构化框架，涵盖了从业务理解到部署和监控的六个阶段。

数据挖掘 15 2024-05-13

crisp-dm挖掘过程的中文版优化

希望进入该行业的人应该熟悉crisp-dm挖掘过程的中文版。

数据挖掘 15 2024-07-19

使用Python进行科学计算

利用Python实现与Matlab相似的科学计算功能，Python作为科学计算工具具备便捷性和高效性。

Matlab 8 2024-09-19

Oracle DM Portal

Oracle DM Portal

Oracle 10 2024-05-31

揭秘数据挖掘的常见误解

很多人误以为数据挖掘的结果总是准确无误的。 然而，数据挖掘的结果通常是基于经验的，并非经过严格数学证明的定理。 大多数情况下，数据挖掘生成的规则无法被证明。 例如，数据挖掘声称可以通过分析历史数据来预测客户行为，但实际上客户自己可能都不确定下一步行动。 挖掘算法并不能保证结果完全正确，挖掘结果只具有概率意义，仅供参考。

数据挖掘 12 2024-05-19

揭秘 Wrap 的面纱

探索 Wrap 的奥秘 深入解析 Wrap 的功能和机制，助您轻松驾驭这款工具。 解构 Wrap 的工作原理，理解其背后的技术逻辑。 掌握 Wrap 的使用方法，灵活运用其功能特性。 分享 Wrap 的应用场景，拓展其使用范围。 释放 Wrap 的潜能 通过深入学习，您将能够： 高效运用 Wrap 解密信息。 定制 Wrap 功能，满足个性化需求。 与其他工具结合，发挥协同效应。 开启 Wrap 之旅 踏上探索 Wrap 的旅程，开启无限可能。

Oracle 15 2024-04-29

通过使用>=在科学研究中的应用

通过使用>=，研究人员能够更深入地探索科学领域的新前沿。这项技术为科学界提供了一种全新的研究方法。

Oracle 18 2024-07-30

使用Python学习数据科学Matlab导入Excel代码

我希望这个项目对您有所帮助，并且非常感谢您的支持。我在一周内学习了Python的基础知识，并深入探索了这种语言。Python最初是一种通用语言，但多年来，在社区的大力支持下，它已发展成为专门用于数据分析和预测建模的工具。缺乏针对数据科学的Python资源促使我创建了此笔记本，帮助其他人更快速地学习Python。在本笔记本中，我们将详细介绍如何使用Python进行数据分析，并进行实践。

Matlab 12 2024-08-23