上一节介绍了线性回归，虽然线性回归能够满足大部分的数据分析的要求，但是，线性回归并不是对所有的问题都适用，
因为有时候自变量和因变量是通过一个已知或未知的非线性函数关系相联系的，如果通过函数转换，将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如...
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2014-05-12 11:55:14
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计划：1. 番茄工作法图解：简单易行的时间管理方法 (完成)2.
大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理3. 量化：大数据时代的企业管理5. 黑客与画家：来自计算机时代的高见 6. 倾听的力量：如何掌握沟通中的关键商业技巧
7. 失控 凯文·凯利8. 罗辑思维 罗振宇9. 说服力让你...
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2014-05-10 00:36:52
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大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并...
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2014-05-09 22:46:58
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1、数据挖掘解决的典型商业问题
需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classificatio...
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2014-05-09 22:46:23
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数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分...
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程
利用数据...
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2014-05-09 22:02:10
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数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。
1、自动预测趋势和行为
数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以...
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2014-05-09 22:01:47
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最后，我们要完成最后一个业务需求：允许管理者对员工信息做出数据分析。ES有个功能叫aggregations，这个功能可以对数据进行先进的统计和分析，就像是SQL中的GROUP
BY，只不过是功能更强大。例如：要查出员工中最流行的兴趣名称，GET /megacorp/employee/_search{...
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2014-05-09 12:58:29
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今天做空气质量数据分析时候碰到相关性检验的问题。问题描述：有两种污染物浓度数据，怎么判断这两种污染物浓度之间是否存在相关性？正相关或负相关，即当A浓度上升时，B的浓度同时上升或下降？（这是相关性的定义吗？）复习相关知识：相关性检验：Pearson系数，Spearman秩相关系数，kendal秩相关系...
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2014-05-09 05:58:20
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