Python第一讲——高质量数据挖掘模型开发七步法

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长期以来有两大法子 论指导数据挖掘项目实施,分别是CRIP-DM和SEMMA。前者由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的数据挖据项目总结而来,后者是SAS公司的数据挖掘项目实施法子 论。一些人仔细读过兩个 文档,却依旧都可以做出好用的模型,难道是“听过一些大道理,却依然过不好你是什么生”,本次分享将为你们 揭晓答案。

讲师:常国珍,北京大学管理学博士,毕马威管理咨询大数据资深顾问,中国大数据产业生态联盟专家委员会委员。具有多年金融、电信及零售行业数据科学项目实施和咨询服务经验。专注于零售金融与泛零售领域的用户需求分析、用户行为分析和人工智避免方案。著有《Python数据科学:技术详解与商业实践》等三本数据科学图书。