CRISP-DM过程示意图 CRISP-DM (cross-industry standard process for data mining), 即为"跨行业数据挖掘过程标准". 此KDD过程模型于1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的发展,CRISP-DM 模型在各种KDD过程模型中占据领先位置,采用量达到近60%.(数据引自Cios and Kurgan于2005年合著的论文trands in data mining and knowledge discovery中 )CRISP-DM过程描述CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将
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2012-08-06 08:44:00
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数据挖掘和软件一样，“并非是几个天才的神秘劳动成果，而是分
原创
2022-11-16 15:13:17
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CRISP-DM是一个数据挖掘项目规划的开放标准流程框架模型，主要分为业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、部署六个阶段。
每每提到数据挖掘，总有些人上来就是ETL、是算法、是数学模型，作为搞工程实施的我而言，很是头疼。其实作为数据挖掘的而言，算法只是其实现手段、是工具和实现手段而已，我们不是在创造算法（国外职业搞研究的除外），我们是在使用算法而已，换句话说我们是算法的工程化实践者。数据挖掘非今日之物，大数据挖掘也不是一个孤立的概念
原创
2022-05-04 20:58:54
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一、前言 每每提到数据挖掘，总有些人上来就是ETL、是算法、是数学模型，作为搞工程实施的我而言，很是头疼。其实作为数据挖掘的而言，算法只是其实现
手段、是工具和实现手段而已，我们不是在创造算法（国外职业搞研究的除外），我们是在使用算法而已，换句话说我们是算法的工程化实践者。数据挖掘非今日之
物，大数据挖掘也不是一个孤立的概念，其实质还是采用传统的数据挖掘的方法，只是其实现工具发生了变化而已，本质
原创
2014-09-28 11:27:24
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CRISP-DM过程描述 CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述。一个数据挖掘项目的生命周期包含六个阶段。这六个阶段的顺序是不固定的，我们经常需要前后调整这些阶段。 这依赖每个阶段或是阶段中特定任务的产出物是否是下一个阶段必须的输入。 业务理解（Business Understanding） 最初的阶段集中在理
数据挖掘活动主要分为无监督和有监督两大类。在无监督数据挖掘中，我们对各个变量不区别对待，而是考察它们之间的关系。这类方法有描述和可视化、关联规则分析、聚类分析、主成分分析等。在有监督数据挖掘中，我们希望建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。有监督数据挖掘能从数据中获取深度细致的信息，应用非常广泛（如针对贷款企业违约率的预测、针对信用卡客户对营销活动的响应情况的
为了帮助人们勇攀数据科学金字塔，很多人或公司提出了他们认为的最佳的数据科学处理流程。最常用的流程为“跨行业标准数据挖掘流程”（Cross Industry Standard Process for Data Mining ，CRISP-DM）。事实上，多年来，CRISP-DM一直稳居各种行业调查第一名。CRISP-DM的主要优势，也是它被广泛使用的原因，其关键在于它被设计成独立于任何软件、供应商或
原创
2021-03-26 16:49:16
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作为数据挖掘人，你还不知道什么是CRISP-DM？
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2022-06-06 17:18:02
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# 购物篮商品关联规则分析实验
## 引言
随着大数据时代的到来，越来越多的数据产生和积累，如何从这些数据中挖掘出有用的信息成为了重要的研究课题。购物篮商品关联规则分析是一种常见的数据挖掘方法，它可以通过分析顾客购买的商品之间的关联关系，从而帮助商家做出更好的营销决策。
在本文中，我们将使用CRISP-DM模型来完成购物篮商品关联规则分析的全生命周期工作。CRISP-DM（Cross Indu
原创
2023-08-27 12:10:00
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二、分析方法与过程主要步骤购物篮关联规则挖掘主要步骤如下：对原始数据进行数据探索性分析，分析商品的热销情况与商品结构。对原始数据进行数据预处理，转换数据形式，使之符合Apriori关联规则算法要求。在步骤2得到的建模数据基础上，采用Apriori关联规则算法，调整模型输入参数，完成商品关联性分析。结合实际业务，对模型结果进行分析，根据分析结果给出销售建议，最后输出关联规则结果。总体流程数据挖掘建模
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2023-07-14 10:59:40
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谷歌Analytics(分析)的基本概述 - 它的特点和优势 谷歌Analytics(分析)是由谷歌创建了一个分析工具，它是用来创造更多的有效的网站内容和导航。谷歌Analytics(分析)为您提供了您的网站访问者的最准确和最亲密的行为，他们是如何来到您的网站，他们反复阅读哪些网页以及哪些页面做他们画面上放置广告。作为回报，你将能够确定利基这是非常受到
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2023-08-03 19:32:34
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Crisp String 显然我们只要知道每个状态合不合法我们就能解决这个问题。 两两枚举相邻的字符， 去找不合法状态。
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2019-05-28 16:53:00
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目录CRISP-DM方法论SEMMA方法论Tom Khabaza 挖掘9律一、CRISP-DM方法论CRISP-DM方法论，全称Cross-Industry Standard Process for Data Mining)，即跨行业的数据挖掘标准流。SPSS公司1999年提炼出来的数据挖掘项目实践的标准方法论。CRISP-DM反映了数据挖掘中的自然迭代规律，在实际工作中可以从其中某一点切入，整体
在今天，BCH将进行硬分叉升级。这次升级的主要内容是Schnorr签名算法和隔离见证复原，Schnorr签名是一项以简单性而闻名的数字签名方案，也是在这升级中最受期待的功能，而隔离见证复原则是一项修复性技术，用来找回被错发到隔离见证地址的BCH。这次升级的两项内容都是成熟功能，外界公认的无争议技术功能，被视为纯粹的利好升级。Schnorr签名和ECDSA签名Schnorr签名是一个使BCH区块
大数据挖掘过程包括：商业理解，数据理解，数据准备，模型构建，评估和部署。其中最重要的就是数据准备，数据理解和模型构建。一、数据准备：从数据源提取分析和建模的样本数据。1、选择数据（数据抽样和划分）：（1）数据抽样包括简单抽样、分层抽样和过采样。（2）数据划分2、数据清理（数据修正）：（1）缺失值处理，删除，替换。（2）异常值的判断和处理3、数据重构（数据转换）：（1）生成衍生变量。（2）改变变量分
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2023-07-04 11:12:34
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1.2.2 数据挖掘流程本小节主要介绍数据挖掘流程，包括CRISP-DM模型以及数据挖掘标准流程。CRISP-DM模型 ○CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）是Cross Industry Standard Process——Data Mining的缩写，是当今数据挖掘界通用流行的标准之一。他强调数据挖掘技术在商业中的应用，是用以管
今日鸡汤鸣筝金粟柱，素手玉房前。「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文介绍两种最为常用的数据挖掘方法论——CRISP-DM方法论和SEMMA方法论。01CRISP-DM方法论CRISP-DM方法论由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的数据挖掘项目总结而来，并被SPSS公司大力推广。CRISP-DM方法论将数据挖掘项目的生命周期分为6个阶段，分别是商业理解、数据理解、数
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2023-05-06 15:22:48
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DMVPN
u 实验拓扑：
u 拓扑说明：
外网接口都为f0/0，中间路由器模拟Internet
原创
2012-09-27 08:03:17
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DMVPN 一．典型VPN的缺点... 2二．DMVPN概述... 3三．DMVPN实验... 41.实验目的... 42.实验拓扑... 43.实验步骤... 53.1.基本网络配置... 53.2.mGRE与NHRP配置... 73.3.启用IGP协议... 93.4.IPSec配置... 133.5.验证... 14四．实验总结... 26 一．典型VPN的缺
原创
2014-11-18 18:28:20
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