[因果推断] 增益模型（Uplift Model）介绍（三）
1 基础介绍增益模型（uplift model）：估算干预增量（uplift），即干预动作（treatment）对用户响应行为（outcome）产生的效果。这是一个因果推断（Causal Inference) 课题下估算ITE（Individual Treatment Effect）的问题——估算同
[数据挖掘、数据分析] clickhouse在go语言里的实践
今天给大家介绍一款OLAP大数据处理软件 clickhouse ，在业界它有一个荣誉，那就是”快“，当然此快不是开车快的意思，是指clickhouse在大数据量级的查询方面，对比Spark 、MySQL 、Hive 、Hadoop，速度有很大的提升。下面我们从clickhouse的起源、OLAP/O
机器学习和大数据：如何利用机器学习算法分析和预测大数据
在介绍如何利用机器学习算法分析和预测大数据之前，首先需要了解机器学习算法的基本原理和分类。机器学习算法主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。监督学习是利用有标签的训练数据来建立模型，通过学习数据的特征和标签之间的关系，从而对未知数据进行预测。无监督学习则是在没有标签的情况下，通过发现数据内在
【人工智能】大模型与数据、信息、知识、智慧的关系和本质
综上所述，大模型与数据、信息、知识、智慧之间存在着密切的关系和相互作用。只有充分利用这些资源，才能设计和应用出更加优秀和高效的大模型，从而推动人工智能技术的发展和应用。
数据分析方法-对比分析和用户画像
本文主要介绍数据分析方法中的对比分析和用户画像。这是一本从功能模块、技术实现、平台构建、业务应用4个层次由浅入深地讲解用户画像的著作。作者在某头部互联网公司经历了其用户画像平台从0到1并发展为画像中台的全过程，打下了扎实的技术功底，积累了丰富的业务经验，本书从技术和业务双重维度对整个过程进行了复盘。
【统计模型】大学生恋爱数据分析报告
二元logistic回归分析
大数据教材推荐|Python数据挖掘入门、进阶与案例分析
《》从实践出发，结合11个“泰迪杯”官方推出的赛题，按照赛题的难易程度进行排序，由浅入深地介绍数据挖掘技术在商务、教育、交通、传媒、旅游、电力、制造业等行业的应用。因此，图书的编排以解决某个应用的挖掘目标为前提，紧密地贴合了实际的业务场景和需求，每一个实战案例的讲解都是从案例的背景和目标入手，从了解
2023知识追踪最新综述来自顶刊！！！——《Knowledge Tracing:A Survey》
2023知识追踪最新综述——《Knowledge Tracing：A Survey》，文章发表在ACM Computing Survey上
使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。
不同数据类型的相关性分析总结
在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。
数据仓库建设指导说明
元数据可以包括以下内容：数据定义描述数据的结构、格式、模式和约束条件。例如，数据表、字段、数据类型、主键、外键等。数据源和来源：记录数据的来源和数据源的信息，包括数据提供方、数据采集方式、数据传输协议等。数据质量指标：定义和记录数据质量指标和标准，例如数据准确性、完整性、一致性、时效性等。数据变动历
《数据挖掘》学堂在线【第一章：概述】习题答案参考与解析
《数据挖掘》慕课MOOC学堂在线【第一章：概述】课后作业习题答案参考与解析
数据分析及治理工程师
企业的信息化建设需要数据，那么数据是很重要的，数据分析的目的在于为业务服务，而为了更好的达成这一目的。对于元数据的采集和主数据的分析，以及数据标准的制定，和数据质量的保证是非常重要的。
Python中进行特征重要性分析的9个常用方法
特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。
详解4种类型的爬虫技术
获得初始的URL地址之后，需要先爬取对应URL地址中的网页，接着将网页存储到原始数据库中，并且在爬取网页的同时，发现新的URL地址，并且将已爬取的URL地址存放到一个URL列表中，用于去重及判断爬取的进程。详情请参见图2-5中的右下子图。通用爬虫技术的应用有着不同的爬取策略，其中的广度优先策略以及深
第19届高级数据挖掘与应用国际会议（ADMA‘23）
该会议旨在汇集来自世界各地的数据挖掘专家，并为数据挖掘领域的原创研究成果提供一个领先的国际论坛，包括应用、算法、软件和系统，以及具有潜力的应用领域，如社交网络挖掘、智能交通、金融科技、智能制造、智能手机、生物医学科学、绿色计算等。第19届国际高级数据挖掘和应用会议（ADMA'23）的工业和从业者论文
交通运输安全大数据分析解决方案
当前运输市场竞争激烈，道路运输企业受传统经营观念影响，企业管理者安全意识淡薄，从业人员规范化、流程化的管理水平较低，导致制度规范在落实过程中未能有效监督与管理，执行过程中出现较严重的偏差，其营运车辆在运营过程中存在较大的安全隐患。
spss时间序列预测
确定后，可能输出的没有预测数据，也可能输出差异大的预测数据， 需注意，将方法这里多尝试几次，做切换，从专家切到ARIMA，从ARIMA切到专家，调整季节值等，多调试几次，就能输出预测数据。保存：这里需注意变量名前缀，预测需以字母开头。分析-时间序列预测-创建传统模型；方法：ARIMA，条件：000。
数据挖掘十大算法之Apriori算法
文章目录1. “啤酒与尿布”的案例2. Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3. Aprior
数据分析4--相关分析
数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多
