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|NO.Z.00026|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v26|——|Machine：项目实战.v03|市场机会点|

一、市场机会点 ### 市场机会点 ~~~ # 业务逻辑 ~~~ # 子类目市场确定后(灭鼠杀虫剂市场): ~~~ 确定市场中最受欢迎的产品类别–>细分价格段–>属性进一步分析： ~~~ 什么样的价格作为主市场，什么样的商品符合大众口味。 ~~~ # 不同用途的商品定位: ~~~ 引流商品：价格低，

市场份额

数据

类目

原创点赞0 阅读207 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00021|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v21|——|Machine：项目实战.v01|用户分类|

一、项目实战：用户分类 ### 用户分类(决策树) ### 行业背景 ### 业务环境 ~~~ # 宏观 ~~~ 中国是世界第二大保险市场，但在保险密度上与世界平均水平仍有明显差距。 ~~~ # 业界 ~~~ 保险行业2018年保费规模为3.8万亿，同比增长不足4%， ~~~ 过去"短平快"的发展模

第三方平台

产品设计

官网

原创点赞0 阅读11 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00016|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v16|——|Machine：无监督学习算法.v01|

一、无监督学习算法 ### 无监督学习算法 ~~~ 决策树、线性和逻辑回归都是比较常用的机器学习算法，他们虽然有着不同的功能， ~~~ 但却都属于“有监督学习” 的⼀部分， ~~~ 即是说，模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。 ~~~ 机器学习当中，还有相当⼀部分算法属于 “无监督

数据

聚类

业务需求

原创点赞0 阅读109 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00017|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v17|——|Machine：无监督学习算法.v02|

一、Python实现 ### Python实现 ~~~ 现在我们尝试用手写 Python 代码来实现 Kmeans 算法。 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from IPython.core

数据集

迭代

距离计算

原创点赞0 阅读95 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00018|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v18|——|Machine：无监督学习算法.v03|

一、使用sklearn实现K-Means ### 使用sklearn实现K-Means class sklearn.cluster.KMeans (n_clusters=8, init=’k-means++’, n_init=10, max_iter=300, tol=0.0001, precomp

数据

聚类

数据集

原创点赞0 阅读76 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00019|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v19|——|Machine：无监督学习算法.v04|

一、聚类算法的模型评估指标：轮廓系数 ### 聚类算法的模型评估指标：轮廓系数 ~~~ 不同于分类模型和回归，聚类算法的模型评估不是一件简单的事。 ~~~ 在分类中，有直接结果（标签）的输出，并且分类的结果有正误之分， ~~~ 所以我们使用预测的准确度，混淆矩阵，ROC 曲线等等指标来进行评估， ~

聚类

聚类算法

数据集

原创点赞0 阅读77 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00020|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v20|——|Machine：无监督学习算法.v05|

一、案例：基于轮廓系数来选择n_clusters ### 案例：基于轮廓系数来选择n_clusters ~~~ 我们通常会绘制轮廓系数分布图和聚类后的数据分布图来选择我们的最佳 n_clusters。 from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.m

迭代

初始化

随机数

原创点赞0 阅读78 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00022|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v22|——|Machine：项目实战.v02|数据介绍|

一、数据介绍 ### 数据介绍 ~~~ # 数据来源 ~~~ 美国某保险公司，该公司的一款医疗产品准备上市。 ~~~ # 商品介绍 ~~~ 这是一款针对65岁人群推出的医疗附加险，销售渠道是直邮。 ~~~ # 商业目的 ~~~ 为该产品做用户画像，找到最具购买倾向的人群进行营销。 ~~~ 本次案例数

变量名

数据

字段

原创点赞0 阅读200 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00023|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v23|——|Machine：项目实战.v03|案例分析|

一、案例分析 ### 案例分析 ~~~ 我们可以大概判别哪些特征很可能和用户是否购买保险会有相关关系。 ~~~ 也可以结合我们的业务经验，以及数据可视化，特征工程方法，先行探索一下， ~~~ 这些特征中哪些特征更重要一些。 ~~~ 可以在建模之后，再回顾我们这里认为比较重要或不重要的特征，看一下判断

数据

商业

建模

原创点赞0 阅读97 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00025|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v25|——|Machine：项目实战.v02|驱虫市场的潜力分析|

一、驱虫市场的潜力分析 ### 驱虫市场的潜力分析 import glob import os import pandas as pd import re import numpy as np import datetime as dt from sklearn.linear_model impor

数据

子类

类目

原创点赞0 阅读79 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00024|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v24|——|Machine：项目实战.v01|电商文本挖掘|

一、电商文本挖掘 ### 电商文本挖掘 ~~~ # 业务背景 ~~~ # 分析流程概述 ~~~ 某电商产品数据分析流程： ~~~ 每个环节都有具体的要求,例如需求文档要求包含:目的,分析思路,预期效果。 ~~~ 业务部门出问题和需求,以及对算法&数据部门输出报告的理解和应用。 ### 中台介绍 ##

数据

生命周期

文本挖掘

原创点赞0 阅读91 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00027|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v27|——|Machine：项目实战.v04|竞争分析|

一、竞争分析 ### 竞争分析 ~~~ 依据之前的top100品牌数据，分析市场份额前三的商家：拜耳，科凌虫控，安速。 ### 分析流程 ~~~ 人群画像分析：三个品牌的人群特征基本一致（这里省略）。 ~~~ 品类分布：依据各个商家产品类别和适用对象的分布， ~~~ 理解每个品牌的产品分布情况（横向

数据

市场份额

搜索

原创点赞0 阅读68 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00028|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v28|——|Machine：项目实战.v05|舆情分析|

一、舆情分析 ### 舆情分析 ~~~ # 文本挖掘基本流程 ~~~ # 使用的数据是评论数据，即文本数据。 ~~~ # 文本数据的分析过程主要有

数据

词云

建模

原创点赞0 阅读146 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00001|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&TensorFlow.v01|——|TensorFlow：监督学习算法.v01|

一、课程大纲 ### TensorFlow 监督学习算法 ~~~ # KNN（K最近邻算法） ~~~ 导入相关包 ~~~ 数据处理 ~~~ 划分数据集 ~~~ 建模 ### 线性回归 ~~

数据

tensorflow

数据集

原创点赞0 阅读94 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00002|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&TensorFlow.v02|——|TensorFlow：监督学习算法.v02|

一、线性回归 ### 线性回归 ~~~ 线性回归是在给定一个或多个其他变量（数据点）的值的情况下，预测一个连续变量的值的问题。 ~~~ 例如

tensorflow

初始化

数据

原创点赞0 阅读71 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00003|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&TensorFlow.v03|——|TensorFlow：监督学习算法.v03|

一、逻辑回归 ### 逻辑回归（分类） ~~~ 例如，零或一， True 或False ，是或否，猫或狗，或者它可以是两个以上的分类值； ~

数据集

tensorflow

构造器

原创点赞0 阅读72 收藏0 评论0 2022-05-29

|NO.Z.00001|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&statistics.v01|——|statistical：comprehensive|

一、统计学大纲 [一.一]：描述统计 [一.二]：假设检验/统计推断 [一.三]：抽样方法 [一.四]：卡方检验 [一.五]：t检验、方差检验 Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I lo

方差

卡方检验

假设检验

原创点赞0 阅读135 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00002|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v02|——|Machine：监督学习算法.v01|

一、监督学习算法：KNN/K近邻算法：算法原理 ### KNN/K近邻算法 ~~~ # 算法原理 ~~~ 它的本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别。 ~~~ 当然只对比一个样本是不够的，误差会很大，我们需要找到离其最近的 k 个样本， ~~~ 并将这些样本称

数据

数据集

python

原创点赞0 阅读121 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00004|——————————|BigDataEnd|——————————————————————————————————————

NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of

机器学习

原创点赞0 阅读130 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00002|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&statistics.v02|——|statistical：多指标统计|

因子分析

logistic回归

主成分分析

原创点赞0 阅读83 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00005|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&statistics.v01|——|statistical：基础|

一、描述统计：变量测量尺度 ### 描述统计：变量测量尺度 ~~~ 定类尺度功能：分类作用，比如性别 ~~~ 定序尺度功能：分类、排序作用、比如喜欢的艺人、年级 ~~~ 定距尺度功能：分类、排序、加减、比如温度 ~~~ 定比尺度功能：分类、排序、加减、乘除 ~~~ # 定类与定序合成分类变量、定距与

类变量

最小值

数据

原创点赞0 阅读62 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00006|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&statistics.v02|——|statistical：spss25安装教程|

一、安装spss_statistics ### 下载教程 ~~~ 官网地址：https://www.ibm.com/cn-zh/analytics/spss-statistics-software 二、安装spss25 path 三、启动spss 四、初始状态页面，试用期有效期5000天，足够！！！

数据

官网

初始状态

原创点赞0 阅读224 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00003|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&statistics.v03|——|statistical：APP用户数预测|

三、APP用户数预测 Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the f

机器学习

原创点赞0 阅读82 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.10000|——————————|BigDataEnd|——————————————————————————————————————

NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of

机器学习

原创点赞0 阅读127 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00001|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v01|——|Machine：机器学习算法体系|

一、前言: 机器学习理论基础 ### 案例说明 ~~~ # 在一个酒吧里，吧台上摆着十杯几乎一样的红酒，老板跟你打趣说想不想来玩个游戏， ~~~ 赢了免费喝酒，输了付3倍酒钱，那么赢的概率是多少？ ~~~ # 你是个爱冒险的人，果断说玩！ ~~~ # 老板接着道：你眼前的这十杯红酒，每杯略不相同，

数据集

数据

拟合

原创点赞0 阅读74 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00000|——————————|BigDataEnd|——————————————————————————————————————

NO： Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of

机器

原创点赞0 阅读199 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00010|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v10|——|Machine：监督学习算法.v09|

一、多元线性回归Python实现 ### 多元线性回归Python实现 ~~~ # 利用矩阵乘法编写回归算法 ~~~ 多元线性回归的执行函数编写并不复杂，主要涉及大量的矩阵运算， ~~~ 需要借助Numpy中的矩阵数据格式来完成。首先执行标准化导入： import numpy as np impor

拟合

数据集

矩阵运算

原创点赞0 阅读68 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00004|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v04|——|Machine：监督学习算法.v03|

一、归一化 ### 归一化 ~~~ # 距离类模型归一化的要求 ~~~ 什么是归一化？我们把 X 放到数据框中来看一眼，你是否观察到，每个特征的均值差异很大？ ~~~ 有的特征数值很大，有的特征数值很小，这种现象在机器学习中被称为"量纲不统一"。 ~~~ KNN 是距离类模型，欧氏距离的计算公式中存

归一化

数据

最小值

原创点赞0 阅读50 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00003|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v03|——|Machine：监督学习算法.v02|

一、选择最优K值 ### 选择最优K值 ~~~ KNN 中的 k 是一个超参数，所谓“超参数”，就是需要人为输入，算法不能通过直接计算得出的参数。 ~~~ KNN 中的 k 代表的是距离需要分类的测试点 x 最近的 k 个样本点， ~~~ 如果不输入这个值，那么算法中重要部分 “选出 k 个最近邻”

交叉验证

泛化

数据

原创点赞0 阅读57 收藏0 评论0 2022-05-23

|NO.Z.00009|——————————|BigDataEnd|——|Arithmetic&Machine.v09|——|Machine：监督学习算法.v08|

一、线性回归算法 ### 概述 ~~~ 在正式进入到回归分析的相关算法讨论之前， ~~~ 我们需要对有监督学习算法中的回归问题进行进一步的分析和理解。 ~~~ 虽然回归问题和分类问题同属于有监督学习范畴，但实际上，回归问题要远比分类问题更加复杂。 ~~~ 首先是关于输出结果的对比，分类模型最终输出结

线性回归

损失函数

拟合

原创点赞0 阅读72 收藏0 评论0 2022-05-23

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