作者：谢邦昌 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR） 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性
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2023-11-15 17:00:34
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存款数据挖掘是一个重要的金融科技应用，旨在通过分析存款行为和账户信息，以识别用户特征、评估风险以及优化产品设计。在这篇博文中，我将详细记录解决“存款数据挖掘”问题的全过程，从环境准备到生态扩展，让读者能从中获取实际操作的经验和教训。
### 环境准备
为了进行存款数据挖掘，我们需要一个兼容的技术栈。以下是我选择的技术及其兼容性矩阵。
| 技术 | 版本
该数据集包含美国大通银行每个分支机构的记录
原创
2022-10-17 12:57:09
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SELECT t.name 收款方法, t.receipt_number 收款编号, t.status 状态, t.receipt_date 收款日期, t.gl_date ...
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2014-03-13 13:41:00
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目录一、import 二、导入数据三、借款人籍贯分布图四、性别分布五、教育程度分布六、借款人年龄分布七、借款人职位分布八、借款人行业分布九、借款金额分布图十、借款人收入分布十一、婚姻状况分布十二、车贷情况十三、房贷情况零、写在前面 ①28W条数据我会尽快传到的资源里，大家有兴趣的可以自己下载②文章只是列举最简单的分布情况，比如还可以看看各年龄段学历组成等③数据里有一条贷款理由，
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2023-10-16 09:55:58
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数据中收集了超过60万家参与其中的小型企业。
原创
2022-10-17 13:05:39
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一、存款市场研究
银行存款，即使银行吸收资金的手段和方式，也为客户提供了便利的服务。
（一）影响商业银行存款变动的外部因素
&
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2011-01-26 17:46:53
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类型：流程控制目录题目描述答案：题目描述
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2024-01-16 13:50:08
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几款数据库连接工具文章目录几款数据库连接工具1. 前言2. Navicat3. DBeaver4. DataGrip5. phpMyAdmin1. 前言
原创
2022-07-13 16:50:54
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一、合理的定价能保证银行目标的实现
合理的存款定价能优化银行的客户结构。这不仅影响银行的存贷利差空间，也客户存款余额和存款组合决策，进而影响银行业务的增长和利润率。
二、存款成本加成定价法
为吸收存款，银行向顾客提供更
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2011-01-25 17:37:00
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数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
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分享一些常用的数据软件
原创
2022-08-11 14:35:41
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数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：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。线
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2023-08-14 16:52:38
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在我这个IT小专栏里，今天我们聊聊一个有意思的话题：存款Python。它不仅仅是个噱头，实际上它涉及到了一系列关于网络协议的概念和实际应用。让我们深入探讨一下整个解决过程。
### 协议背景
随着信息技术的快速发展，网络协议的种类不断增多，其中socket编程作为一种重要的网络通信机制，在实际项目中应用非常广泛。在这段背景故事中，我将带你走过协议发展的时间轴，结合【OSI模型四象限图】，帮助大
主要的算法：累加算法 ladder_save_money 利用math库的fsum()对列表的全部内容求和
以下是全部代码： 1 import math
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4 52周存钱挑战
5 阶梯式存钱法，挑战人必须每周比上周多存一定数额的钱
6 一年(52周)后，不考虑利息，计算存款
7 '''
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2023-05-19 20:47:34
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# 从长数据到宽数据：使用R语言tidyverse转换数据格式
在数据分析中，经常需要将长数据（long data）转换为宽数据（wide data）以便进行后续分析。R语言中的tidyverse包提供了方便的工具和函数来实现这一转换过程。本文将介绍如何使用tidyverse包中的函数来将长数据转换为宽数据，并通过一个示例来解决一个实际问题。
## 什么是长数据和宽数据？
在长数据格式中，每
原创
2024-07-01 05:43:53
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