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数据归类和定义
第82任务： 使用K-means算法进行客户分群
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任务列表
第1任务： DBSCAN密度聚类实现
第2任务： DBSCAN密度聚类算法原理
第3任务： 背景与挖掘目标
第4任务： 数据预处理
第5任务： 数据筛选与散点图绘制
第6任务： 绘制68路行驶路线地图
第7任务： DBSCAN理论介绍
第8任务： 实现DBSCAN聚类
第9任务： 计算各站点的吸引权重
第10任务： 分析乘客上下车站点
第11任务： 小结
第12任务： 背景与目标
第13任务： 样本量分布
第14任务： 重复数据处理
第15任务： 文本预处理
第16任务： 分词和去停用词
第17任务： 词云图分词
第18任务： 词向量获取
第19任务： SVM文本分类
第20任务： 模型应用
第21任务： 热点数据预处理
第22任务： 热点数据转化
第23任务： 密度聚类简介
第24任务： 热点聚类
第25任务： 超参数选择
第26任务： 热度排序
第27任务： 小结
第28任务： 密度聚类算法
第29任务： Kmeans聚类算法原理
第30任务： kmeans聚类算法实现
第31任务： 1 背景与目标
第32任务： 2 目标分析
第33任务： 3.1 数据探索分析介绍
第34任务： 3.2 数据读取与基本探索
第35任务： 3.3 缺失值处理
第36任务： 3.4 异常值探索与可视化
第37任务： 3.5 数据标准化处理
第38任务： 4.1 建模前数据准备
第39任务： 4.2 模型训练
第40任务： 4.3 ROC曲线图与AUC值介绍
第41任务： 4.4 模型测试性能评估
第42任务： 5.1 处理逾期噪声点
第43任务： 5.2 其他特征的异常值处理
第44任务： 5.3 模型保存
第45任务： 6 新样本预测
第46任务： 案例背景与数据说明
第47任务： 挖掘目标与分析流程
第48任务： 描述性统计分析与数据清洗
第49任务： 分析投保人与医疗机构信息
第50任务： 投保人特征变换
第51任务： 医疗机构特征变换
第52任务： 模型训练
第53任务： 性能度量
第54任务： 发现疑似欺诈模型的结果分析
第55任务： 小结
第56任务： 背景与挖掘目标
第57任务： 数据读取与探索
第58任务： 数据预处理
第59任务： 汽车颜色和品牌分析
第60任务： 肇事者分析
第61任务： 事故类型和发生时间点分析
第62任务： 肇事者毕业驾校分析
第63任务： 天气分析
第64任务： 肇事者交通违法次数分析
第65任务： KMeans算法介绍
第66任务： 数据标准化
第67任务： 构建KMeans模型
第68任务： 逻辑回归算法介绍
第69任务： 特征转换
第70任务： 数据提取
第71任务： 构建逻辑回归模型
第72任务： 小结
第73任务： 案例背景
第74任务： 案例目标
第75任务： 数据读取
第76任务： 剔除票价为空的记录
第77任务： 剔除异常记录
第78任务： RFM模型介绍
第79任务： LRFMC模型
第80任务： 构造入会时长特征
第81任务： 剩余特征构造
第82任务： 使用K-means算法进行客户分群
第83任务： 获取K-Means聚类结果
第84任务： 聚类结果可视化
第85任务： 小结
第86任务： 层次聚类算法
第87任务： 数据与计算机编码
第88任务： 管理技巧与思想方法
第89任务： 数据分类与文本归类
第90任务： 图像数据和音频数据归类
第91任务： 【下载】-配套资料.zip
第92任务： 【下载】-根据刷卡经纬度信息分析乘客上车站点数据和代码.zip
第93任务： 【下载】-智慧政务下的问政舆情分析数据和代码.zip
第94任务： 【下载】-信用卡高风险客户识别数据和代码.zip
第95任务： 【下载】-医疗保险欺诈发现数据和代码.zip
第96任务： 【下载】-交通事故成因分析数据和代码.zip
第97任务： 【下载】-航空公司客户价值分析数据和代码.zip
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张老师
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