上海证交所

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。

为了达成业务目标，下一步就是确定能够支持解决业务问题的数据源。这些数据可以来自操作型数据或公司内部的数据库和数据仓库。参与者包括业务分析员、数据挖掘分析员和IT人员，活动包括与IT部门的会议和访谈。

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

该数据集合用于数据分析项目，项目名称为：城市餐饮店铺选址分析，包含约 10 万条记录。数据以表格格式呈现，包含以下字段： 类别 行政区 点评数 口味 环境 服务 人均消费 城市 经度 纬度 示例数据： | 类别 | 行政区 | 点评数 | 口味 | 环境 | 服务 | 人均消费 | 城市 | 经度 | 纬度 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 烧烤 | 浦东新区 | 176 | 8 | 8.6 | 7.9 | 124 | 上海市 | 121.9678597 | 30.88447665 |

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这份2020年初发布的上海市中学餐厅名录包含了837条记录，涵盖了省份、城市、区域、学校名称、地址、经纬度以及唯一识别号等详细信息，是研究相关领域的重要参考资料。

包括sjtu_se222_算法原理.pdf、sjtu_se315_操作系统.pdf、sjtu_se332_信息系统分析与设计.pdf等课件资源，涵盖了软件工程、数据挖掘、程序设计等多个学科领域的重要内容。这些资源为学生提供了广泛的学习支持和实践机会。