目錄
第一境昨夜西風凋碧樹。獨上高樓，望盡天涯路…… /10
1.1數據挖掘簡介 / 11
開篇點題引五問 /12
大數據中求價值 /13
定義概述歸特點 /14
知識決策跨領域 /15
架構特徵多形式 /17
數據立方展多維 /19
功能挖掘四大類 /22
分類刻畫類標識 /23
數據聚類辨親疏 /24
預測未來訓模型 /25
關聯源自購物籃 /27
模型過程方法論 /28
十大算法成經典 /32
1.2數據挖掘應用 /33
行業推廣多應用 /34
用戶為王放心中 /36
指導運營全周期 /37
定位目標尋用戶 /38
精準營銷成閉環 /39
交叉産品有關聯 /40
細分用戶刻畫像 /41
用戶體驗模型化 /43
指標評測建體係 /44
流失預警保用戶 /45
跟蹤評估驗效果 /47
第二境衣帶漸寬終不悔，為伊消得人憔悴…… /48
2.1概率定義 /49
浮生難料盡偶然 /50
一枚硬幣拋正反 /51
引齣隨機小試驗 /53
樣本空間樣本點 /54
事件三分包萬象 /55
試驗頻率需頻繁 /58
次數無限值極限 /59
描述概率定特點 /60
古典概型等可能 /61
事件B後A在前 /62
求齣概率稱條件 /65
獨立事件A和B /67
抽簽中奬公平性 /71
常用概率兩公式 /76
交空並全劃樣本 /77
綜閤狀態全概率 /78
前因後果貝葉斯 /80
2.2隨機變量 /81
隨機試驗數量化 /82
統計規律雙類型 /83
離散變量分布律 /84
硬幣拋擲是一零 /85
分布函數連續型 /87
函數求導得密度 /89
高斯分布稱正態 /91
標準正態分位點 /95
2.3數字特徵 / 98
隨機變量有特徵 /98
平均取值是期望 /100
方差衡量偏離值 /101
標準開根同量綱 /103
變量關係協方差 /104
相關係數相關度 /105
研究總體要抽樣 /108
抽樣分布統計量 /109
2.4參數估計 /111
最小二乘估參數 /112
極大似然大概率 /116
區間估計置信度 /119
2.5假設檢驗 / 123
總體假設來檢驗 /124
服從正態抽樣本 /125
統計量中驗假設 /126
棄真取僞兩錯誤 /127
顯著檢驗小概率 /128
小概率中拒絕域 /130
檢驗流程齣決策 /131
已知總體方差值 /132
檢驗中驗均值 /133
第三境眾裏尋她韆百度，驀然迴首，那人卻在，燈火闌珊處。 /134
3.1關聯規則 / 135
購物籃中找關聯 /136
數據事務若乾項 /137
事務空間含項集 /138
置信支持提升度 /142
規則源於頻繁項 /145
k項連接和剪枝 /146
生成非空規則集 /148
關聯效果來評估 /149
3.2決策樹 /155
決策思維成樹形 /156
分類預測工作流 /161
原理基於信息熵 /162
信息增益條件熵 /164
節點拆分選特徵 /170
3.3貝葉斯 /186
預測分類貝葉斯 /187
類彆概率要最大 /188
分類數據新預測 /195
3.4聚類分析 / 196
物以類聚人以群 /197
樣本變量定矩陣 /198
R型Q型換空間 /199
距離度量相似度 /200
係數聚類統計量 /202
標準樣本選歐氏 /203
層次聚閤歸大類 /205
3.5神經網絡 /209
神經網絡神經元 /210
神經元中有加權 /211
輸入映射輸齣層 /213
求齣誤差調參數 /214
權重偏置學習率 /216
實例分析模型流 /217
3.6綫性迴歸 /222
研究身高引迴歸 /223
單自變量歸一元 /224
最小二乘估迴歸 /226
數據差異總離差 /228
分為解釋和誤差 /229
判定係數擬閤度 /230
多元迴歸建方程 /231
迴歸麵中展二元 /233
求得迴歸係數解 /234
衡量擬閤驗效果 /236
3.7邏輯迴歸 /237
因變量中二分類 /238
二項邏輯迴歸式 /240
極大似然解方程 /242
預測分類符閤率 /244
3.8因子分析 /245
相關變量納因子 /246
因子構造築模型 /248
因子載荷統計性 /251
衡量信息共同度 /252
方差貢獻重要性 /253
因子分析四步麯 /254
構造因子求載荷 /255
鏇轉因子得命名 /260
因子組閤求得分 /265
3.9信度分析 /268
設計問捲來調研 /269
信度檢驗可靠性 /270
3.10效度分析 /272
結構方程協方差 /273
測量模型內外生 /276
結構模型潛變量 /279
效度分析路徑圖 /280
提齣假設依理論 /281
固定負荷識模型 /282
相關陣中估參數 /283
· · · · · · (收起)