利用预测分析改进欠款催收策略，控制欺诈风险和信贷风险。

下面就给大家详细拆解五种常见的数据分析法，让我们的数据分析少走弯路。

他利用公开的欧洲酒店预订平台数据，发现了更容易取消订单的用户特点，以帮助酒店及时进行止损。用户国籍、预订时间、住宿时间、成人和儿童或婴儿的数量、订单最终是否取消、用户在此次订单之前共取消订单次数等信息。201…

洛杉矶警局与加州大学洛杉矶分校合作，采集分析了80年来1300万起犯罪案件，用于进行犯罪行为的大型研究，通过算法预测成功将相关区域的犯罪率降低了36个百分点。

在文章《浅析网站流量趋势预测》中，我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳，但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周末的访问量数据分开处理，通过分布情况单独进行预估。这种方法得到的预测值范围较大，精确度也较差。本篇文章我们将使用时间序列的方法对网站直接流量的变化趋势进行预测。 下面是4月4日——5月1日的网站直接流量…

简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、…

本文讨论用逻辑回归模型预测在金融市场情景下客户对金融产品的购买概率，以股票购买持仓概率作为研究对象。并探讨了TB级百万特征金融数据处理方法。 模型 基本假设：客户每日的持仓，是基于当时金融市场情景以及股票属性作出决策的独立事件。 该逻辑回归Logistic Regression模型简单描述如下： 客户购买持仓股票概率是指客户在指定日期购买持有指定股票的概率。…

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。 大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真…

BDP首次开放简单易用的时间序列预测功能，内部采用ARIMA算法和系统智能调参，根据历史数据提供未来的趋势预期，帮助大家对还未到来的情况进行预判和准备。

《冰与火之歌》书迷遍布全球。该小说凭借其丰富的人物设置受到广大书迷青睐。然而，在马丁( Martin )笔下，无论好人、坏人，主角、配角都难逃命运的捉弄。除不计其数的无名小卒外，马丁的世界里有916位有名字的角色，其中三分之一都已以各种方式结束了自己在小说中的生命。本文中，我们将进一步探究小说人物的死亡模式，建立贝叶斯生存模型来预测各角色的死亡概率。

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。

数据挖掘过程中绝不能犯这11大错误。

不在于你做了什么，而在于怎么做。这里有来自预测营销者的一些经验，可以帮助你做出惊人的转变。

可视化的方法，清楚的解释了Boosting和AdaBoost。

出版商是现代文学的守门人。随着技术的进步，传统出版社和自助出版作者都受益于以前无法获得的技术支持工具和分析。

机动车摇号概率低于千分之一，一辈子都摇不到号的可能性接近一半。

男生和女生分别是来自不同星球的科学事实已经众所周知的了.男生们总是认为,女生们都是迷一样的生物,他们的情感状态浮动似乎是以秒单位在变化的,难以理解,更勿论预测了! 而女生们觉得男生都是没有感觉动物,完全不能理解什么叫感受-尽管已经告诉他们N次了!这种男女之间的根本差别,导致了他们之间的感情关系是受一种超级无敌复杂的系统所支配的. 不过,我们可以用一个叫隐式马…