在Minitab 21中有了二值响应DOE分析，扩展了DOE的功能。当然，在实验设计中我们除了遇到二值响应DOE外，可能还会遇到残差分析有问题需要对响应变量做变换的DOE分析、带区组的实验设计分析等比较复杂的DOE问题。

数据挖掘需要掌握的内容包括：统计学、机器学习、模式识别、数据库和数据仓库、信息检索、可视化、算法、高性能计算等。 下图比较清楚的画出了学习数据挖掘需要掌握的知识内容： 1、统计学 统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科…

人们了解网络开发者的工作，但是“数据科学家”是做什么的呢？（我可不是唯一一个被这么问的人。）

数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。

想做数据分析师的童鞋们，有木有发现这个岗位是有专业要求的？ 中枪的专业常有哪些呢？“统计学”或“心理学”或“社会学”或“人口学”或“营销学”或“财务管理”或…… 为什么会要求这些专业呢？它们和数据分析工作有什么关系呢？ 这里与大家聊一聊我的理解。 一、统计学专业 统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统…

摘 要： 在这个大数据时代，空间数据正在从各个领域飞速累计。空间数据挖掘作为数据挖掘的一部分，现已成为人们研究空间数据的重点学科。主要介绍了空间数据挖掘的基本概念、一般步骤及其最新的挖掘方法，表达了对当前空间数据挖掘的看法。最后对未来空间数据挖掘的研究方向进行了更加深入的探讨。 0 引言 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开…

摘要：笔者整理了数据挖掘的常用方法和数据挖掘的重要功能(出自MBA智库百科)。当然，横看成岭侧成峰，这些常用方法和重要功能也许并不完全正确或完整。除此以外，笔者尝试学习了SMARTBI公司中的Smart Mining软件，并跟随其提供的示例教程进行了学习。为方便阅读，将其示例教程结合自己的体会作为文章的第三部分。 一、数据挖掘的常用方法 利用数据挖掘进行数据…

条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。

究竟是数据在说谎，还是逻辑在说谎？让我们一起来看看以下几个案例。

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…

结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。

摘要：为了理解和应用机器学习技术，你需要学习Python或者R。这两者都是与C、Java、PHP相类似的编程语言。但是，因为Python与R都比较年轻，而且更加“远离”CPU，所以它们显得简单一些。相对于R只用于处理数据，使用例如机器学习、统计算法和漂亮的绘图分析数据，Python的优势在于它适用于许多其他的问题。因为Python拥有更广阔的分布（使用Jan…

数据科学家如何变得性感的故事，大致也就是作为成熟学科的统计学如何与新兴学科计算机科学发生关系的故事。“数据科学”这个术语的出现较晚近，用来指代一个需要解读大量数据的职业。但解读数据这件事的历史很长，它已经被科学家、统计学家、图书馆员、计算机科学家以及其他人士讨论多年。下文的时间线追溯“数据科学”一词的演化，以及它的应用、对它进行定义的尝试和一些相关的术语。 …

一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域” 。 【个体】是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、 或 者“行”（每一行通常代表一个记录，每一列代表一个变量）。 【置信度】在形如“如果买了A和B，…

现在的大多数网站分析工具在处理点击流数据时，往往用的是统计学中的基础数据处理和分析方法，比如抽样、汇总、趋势、对比、平均等基本数据统计分析方法，很少有工具会用一些数据挖掘的算法。今天介绍Adobe Analytics中借助统计学实现的一个异常检测功能。 听到异常检测，我们大概可以知道通常做数据异常检测使用的方法：基本方法就是做对比，通过把某个数据与设定好的条…

消费者研究是市场调研领域应用最多的消费品市场研究的一个最基础、主要的组成部分，包括消费者基本特征研究、消费者行为研究、消费者动机研究三大部分。

掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后，我们来了解下数据分析的基本方法论，其实数据分析方法不复杂，我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。 重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等； 一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PE…

本文纯属虚构，如有雷同，一定统计不显著

本文纯属虚构，如有雷同，一定统计不显著

本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习（ML）算法，并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器学习的概念。我们希望本文能为理解机器学习基本算法提供简单易读的入门概念。 机器学习模型 在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后，机器学习的研究广受关注。所以，对于初入机器学习领域的学习者，我们放出来一篇颇受欢迎的博文——《初学者必知…