1700497721
18.4 16.4 大胆假设，小心求证 [:1700502857]
1700497722
18.5 16.5 20/80原理 [:1700502883]
1700497723
18.6 16.6 结构化思维 [:1700502901]
1700497724
18.7 16.7 优秀的数据分析师既要客观，又要主观 [:1700502919]
1700497725
19 第17章 条条大道通罗马 [:1700502935]
1700497726
19.1 17.1 为什么会条条大道通罗马 [:1700502959]
1700497727
19.2 17.2 条条大道有侧重 [:1700502973]
1700497728
19.3 17.3 自觉服从和积极响应 [:1700502989]
1700497729
19.3.1 17.3.1 自觉服从 [:1700502994]
1700497730
19.3.2 17.3.2 积极响应 [:1700503008]
1700497731
19.4 17.4 具体示例 [:1700503034]
1700497732
20 第18章 数据挖掘实践的质量保障流程和制度 [:1700503054]
1700497733
20.1 18.1 一个有效的质量保障流程制度 [:1700503074]
1700497734
20.1.1 18.1.1 业务需求的收集 [:1700503086]
1700497735
20.1.2 18.1.2 评估小组评估需求的优先级 [:1700503106]
1700497736
20.1.3 18.1.3 课题组的成立及前期摸底 [:1700503124]
1700497737
20.1.4 18.1.4 向业务方提交正式课题（项目）计划书 [:1700503140]
1700497738
20.1.5 18.1.5 数据分析挖掘的课题展开 [:1700503156]
1700497739
20.1.6 18.1.6 向业务方提交结论报告及业务落地应用建议 [:1700503172]
1700497740
20.1.7 18.1.7 课题（项目）的落地应用和效果监控反馈 [:1700503190]
1700497741
20.2 18.2 质量保障流程制度的重要性 [:1700503214]
1700497742
20.3 18.3 如何支持与强化质量保障流程制度 [:1700503230]
1700497743
21 第19章 几个经典的数据挖掘方法论 [:1700503264]
1700497744
21.1 19.1 SEMMA方法论 [:1700503286]
1700497745
21.1.1 19.1.1 数据取样 [:1700503302]
1700497746
21.1.2 19.1.2 数据探索 [:1700503316]
1700497747
21.1.3 19.1.3 数据调整 [:1700503326]
1700497748
21.1.4 19.1.4 模式化 [:1700503338]
1700497749
21.1.5 19.1.5 评价 [:1700503348]
1700497750
21.2 19.2 CRISP-DM方法论 [:1700503360]
1700497751
21.2.1 19.2.1 业务理解 [:1700503378]
1700497752
21.2.2 19.2.2 数据理解 [:1700503388]
1700497753
21.2.3 19.2.3 数据准备 [:1700503396]
1700497754
21.2.4 19.2.4 模型搭建 [:1700503404]
1700497755
21.2.5 19.2.5 模型评估 [:1700503412]
1700497756
21.2.6 19.2.6 模型发布 [:1700503420]
1700497757
21.3 19.3 Tom Khabaza的挖掘9律 [:1700503432]
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Cover
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 大数据技术丛书
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数据挖掘与数据化运营实战
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——思路、方法、技巧与应用
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卢辉 著
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