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云报表产品是对莱信云报表开发能力的扩展，基于莱信云现有的平台架构，复用莱信云现有的平台能力（如数据管理、权限管理、任务管理等），实现清单报表、交叉报表、分组报表、分片报表、段落报表、卡片报表、折...

微博分析 通过该案例，我们将会学习如何对微博数据进行分析。将要学习和掌握的技术有文本挖掘技术、社会网络分析技术、集成 R 算法的能力、基于矩阵的层次聚类算法等。在学习该案例前首先需要了解以下基本...

文本挖掘 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文...

使用时间区间节点指定预测模型的时间间隔。 时间区间节点可以为时间序列建模节点或自相关图节点的时间序列数据指定时间间隔并生成标签，作为未来估计或预测的基础。目前支持的时间间隔包括年、季度、月、日和...

数据清洗和处理，包括缺失值填充、异常值分析、筛选所需时间区间、按周期汇总数据、日期变量的派生等。 此案例，数据表中存在 2 个问题： 日期字段是字符型，需要将此字段转换成日期型数据。 ...

时间序列预测法是一种历史数据的延伸预测，也称历史引伸预测法。是以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法。如下图（用时间序列预测 2017 年 12 月...

市场细分 聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。 聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。 从统计学的观点...

购物篮分析 购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子，当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。所谓的购物篮分析(Market Basket Analys...

专家诊病模型 专家系统是典型的大数据和人工智能结合的计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个...

本模块案例数据都是事先安装在云版服务其中的数据，通过数据库节点导入工作流，配置如下：

概述 数据挖掘可以生成两种类型的成果：在前期阶段中选定的最终模型；从模型本身以及数据挖掘过程中得出的任意结论或推论，包括派生的一些重要的 KPI指标、数据质量或业务流程优化方案、未来规划等。 成...

评估概述 现在，数据挖掘项目已经完成了一大半。而且，根据之前定义的数据挖掘成 功标准，还确定在建模阶段构建的模型从技术上说是正确而且有效的。但是，前面的模型还不能直接运用到商业中去。在建模阶段的...

建模概述 数据准备主要是面向模型而准备，当您制定了项目实施方案时，基本已确定分析思路和计划使用的算法。那么完成数据准备后，水到渠成的开始建模。 建模时通常会执行多次迭代。通常，数据挖掘人员会使用...

选择数据 企业数据来自各种不同的数据源，例如： **企业内部数据。**这包括大量不同的数据，例如用户信息、交易数据、调查数据、Web 日志、网页内容等。要考虑现有数据是否足以满足需要。 **外部...

确定业务目标 这是我们开始数据挖掘的第一步。在我们确定是否要启动数据挖掘项目时，首先要对相应的业务进行梳理。通过对业务进行了解，可以明确业务中存在问题，以及是否可以通过数据挖掘的手段解决相应的问...

AOSP-SM（即“应用为导向的敏捷挖掘标准流程”的缩写）是结合专家团队长期的商业实践经验并基于 IBM 的跨行业数据挖掘过程标准（CRISP-DM）和SAS 的数据挖掘方法(SEMMA)总结而...