摘要：
大数据代表未来，投资力度增强大数据以“降低信息不对称和提高决策有效性”为目标，可广泛作用于几乎所有行业，必将掀起一场新的革命。目前，大数据已经迎来了高速发展的黄金成长期，我们看好其发展趋势，推荐投资者提高对其中孕育机会的关注度。从源到流看，大数据涵盖数据入口、数据融合处理、数据应用三个过程；按... 阅读全文
摘要：
统计学和数据挖掘的异同探讨1． 简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关... 阅读全文
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统计学和数据挖掘的异同探讨1． 简介统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关... 阅读全文
摘要：
让大数据成为一种基本的使用和操作能力大数据重构消费者主权“大数据”之“大”，不仅仅源于其体量的庞大，更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面，从大数据分析中获得竞争优势，已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样，开始为企业提供重要的生产因素。我们会... 阅读全文
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让大数据成为一种基本的使用和操作能力大数据重构消费者主权“大数据”之“大”，不仅仅源于其体量的庞大，更表现在它的无处不在。数据充斥在我们生产生活的方方面面，从大数据分析中获得竞争优势，已不再是所谓的高精尖企业或是高大上的科研项目的专利。它与劳动力、资本一样，开始为企业提供重要的生产因素。我们会... 阅读全文
摘要：
SAS数据挖掘实战篇【七】6.5 SASEM数据挖掘-----预测模型１ 问题定义目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。数据集：SAMPSIO.DMAGECR数据集大小：1000变量数目：21（20个输入变量，1个目标变量）变量描述 该损失矩阵将产生和第一个损... 阅读全文
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SAS数据挖掘实战篇【七】6.5 SASEM数据挖掘-----预测模型１ 问题定义目标：建立模型预测贷款申请的信用状态，选择最优的模型来预测和减少损失。数据集：SAMPSIO.DMAGECR数据集大小：1000变量数目：21（20个输入变量，1个目标变量）变量描述 该损失矩阵将产生和第一个损... 阅读全文
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SAS数据挖掘实战篇【六】6.3 决策树决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集，然后将另外的规则应用在子数据集中，数据集不同相应的规则也不同，这样就形成第二层数据集的划分。一般来说，一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组。1 问题背... 阅读全文
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SAS数据挖掘实战篇【六】6.3 决策树决策树主要用来描述将数据划分为不同组的规则。第一条规则首先将整个数据集划分为不同大小的子集，然后将另外的规则应用在子数据集中，数据集不同相应的规则也不同，这样就形成第二层数据集的划分。一般来说，一个子数据集或者被继续划分或者单独形成一个分组。1 问题背... 阅读全文
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SAS数据挖掘实战篇【五】SAS——预测模型6.1 测模型介绍预测型(Prediction)是指由历史的和当前的数据产生的并能推测未来数据趋势的知识。这类知识可以被认为是以时间为关键属性的关联知识，可以应用到以时间为关键属性的源数据挖掘中。从预测的主要功能上看，主要是对未来数据的概念分类和趋势... 阅读全文