现在银行产品同众化现象普遍存在，客户选择产品和服务的途径越来越多，客户对产品的忠诚度越来越低，所以客户流失已经成为银行业最关注的问题之一。而获得新客的成本远高于维护老客户成本。因此，从海量客户交易数据中挖掘出对流失有影响的信息，建立高效的客户流失预警体系，提前做好营销挽留，降低流失风险尤为重要。这里提到了数据挖掘，那什么是数据挖掘呢？其实就是从大量的数据中去发现有用的信息，根据这些信息来辅助决策。
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2020-09-18 02:45:12
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?Excel是应用最广泛的报表工具，它集数据存储、数据处理、数据分析于一身，广泛应用于各行各业的日常工作中（无论这个企业的信息化程度有多高、多低）。而且随着Office365的普及，软件License的费用门槛已经大幅度降低，Excel这个神器估计还要持久几十年了。做为“报表工具”，Excel文件总会被发到自己领导的手机上，便于对方随时随地打开Excel。这样一个简单的汇报模型有很多解决办法，我们
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2020-09-18 02:44:16
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本文源码：GitHub·点这里||GitEE·点这里一、大数据简介1、基础概念大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术则主要用来解决海量数据的存储和分析。2、特点分析大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Varie
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2020-09-18 02:32:24
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一、大数据 大数据的特性 （一）大体量，可从数百TB，PB，EB （二）多样性，大数据包括各种格式和形态的数据 （三）时效性，很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理 （四）准确性，处理的结果一定要准备性 （五）大价值，大数据包含很多的深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值 二、H ...
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2020-09-18 02:20:12
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在搭建大数据分析平台之前，要先明确业务需求场景以及用户的需求，通过大数据分析平台，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些，明确基于场景业务需求的大数据平台要具备的基本功能，来决定平台搭建过程中使用的大数据处理工具和框架。 大数据分析平台自下而上一般分为三个部分，分别为：数据层、大数据采集与存储、数据分析及展示。 (1)数据层，针对不同系统进行分析，制定系统数据采集范围与目标，收集各
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2020-09-18 02:05:44
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https://mp.weixin.qq.com/s/ZHfxQLzR5dinDEflz8NiXQBy超神经场景描述：选礼物是千古大难题之一，母亲节来临之际，借助机器学习、大数据分析、图像增强等AI技术，可以帮你为母亲送上一份走心的礼物。关键词：母亲节机器学习大数据图像增强神经网络母亲节了，你为母亲大人选好礼物了吗？要让礼物达到美观、实用兼具且能讨母上大人喜欢，这实在是一个令人纠结的难题，对于平时
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2020-09-18 01:42:10
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PySpark基于Python的Spark企业级大数据分析，以实际数据分析为驱动讲解 ...
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编程语言 时间：
2020-09-18 00:55:02
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MapReduce能够计算非常复杂的聚合逻辑，非常灵活，但是，MapReduce非常慢，不应该用于实时的数据分析中。MapReduce能够在多台Server上并行执行，每台Server只负责完成一部分wordload，最后将wordload发送到MasterServer上合并，计算出最终的结果集，返回客户端。MapReduce的基本思想，如下图所示：在这个例子中，我们以一个求和为例。首先执行Map
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2020-09-18 00:43:16
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?Smartbi商业智能BI软件满足BI产品的发展阶段，更聪明大数据分析软件，快速挖掘企业数据价值！◆企业BI/数据分析是CIO关注的重点无论辅助营销（增加收入）还是发现问题（降低成本），BI都有无法替代的价值◆企业BI的自助化应用趋势数据来源于业务，分析自然也需要“回归”业务◆业界对企业BI定义的三个阶段使用BI数据分析的更多能力，将逐渐成为业务专家的“标配”◆Smartbi满足三个阶段的BI产
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2020-09-17 22:45:34
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什么是bi数据可视化？数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息，发展到后来，应用3D图形来展示，使得数据更加的生动与形象。信息的质量很大程度上依赖于其表达方式，同样的，对数据进行数据分析后，结果可视化可以帮助用户更好地理解数据信息，挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅相
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2020-09-17 22:44:09
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