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《2018全球艺术市场报告》:从数据挖掘到价值发现

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

作者:瞿丹

日前,瑞士巴塞尔国际艺术博览会(以下简称“巴塞尔艺博会”)联合瑞银集团发布《2018全球艺术市场报告》,这也是文化经济学家克莱尔·麦克安德鲁加入巴塞尔艺博会之后发表的第二份市场报告。

巴塞尔艺博会始于1970年,经历半个世纪的发展,其在全球艺术品市场中占据举足轻重的地位。巴塞尔艺博会的品牌影响力、凝聚力并不局限于艺博会本身,从中还可观察到艺术观念、艺术品展陈、艺术品交易的不断创新,折射出艺术品市场与艺术世界之间复杂而联动的当代关系。

总额增长:美、中、英优势明显

2017年,巴塞尔艺博会与瑞银合作撰写的《2017全球艺术市场报告》,报告主笔是克莱尔·麦克安德鲁。作为爱尔兰艺术经济研究中心的创办人,她曾在2008年至2015年撰写《TEFAF艺术品市场报告》。

近日发布的《2018全球艺术市场报告》的主体结构与2017年的报告基本一致:首先介绍全球艺术品市场的核心数据与行情变化,之后从经纪人交易与展览、拍卖、展览与艺博会、线上交易”4个方面展开描述,对全球财富分配与艺术品买家间的关系、艺术品市场的经济效益保持持续关注,并对不同的市场领域和渠道的侧重更为明确。

报告中的调整部分包括:首先,2017年以板块划分的艺术品交易分析作为一个独立章节,2018年则仅在拍卖部分中着重提及;其次,2018年将“

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国家天文台-阿里云天文数据挖掘大赛圆满落幕

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

国家天文台-阿里云天文数据挖掘大赛圆满落幕

2018年5月4日,由中国科学院国家天文台和阿里云计算有限公司联合主办的“天文数据挖掘”天池大赛决赛答辩会在国家天文台举行。来自国家天文台、阿里云、国内知名高校和多家媒体等近70人现场参加了此次答辩会。

“天文数据挖掘”天池大赛于2月6日正式开启,希望让大众参与到天文科学探索中,用人工智能的技术和方法分析望远镜收集的真实天文数据。本次大赛以郭守敬望远镜(LAMOST)巡天光谱分类为课题,向选手们征集高效高准确率的自动化算法来解决这个天文研究中的实际问题。

经过激烈的初赛和复赛,最终复赛排名前五名的队伍:“天文爱好者联盟队”、“银河护卫队”、“龙樱队”、“禾思众成队”、“专业打酱油队”进入了最终决赛,并来到国家天文台进行现场答辩。国家天文台台长严俊、阿里巴巴副总裁刘松、中科院网络中心研究员黎建辉、国家天文台纪委书记石硕、国家天文台研究员赵永恒、国家天文台研究员盘军、国家天文台研究员崔辰州、阿里巴巴资深算法专家杨旭、阿里巴巴高级架构师张戈、阿里巴巴算法专家孙修

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登陆任天堂Switch!《枪火游侠》数据挖掘泄机密

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

去年11月,FPS游戏《枪火游侠Paladins》首次暗示登陆任天堂Switch。在游戏更新之后,新引擎配置文件中暗藏平台信息。

登陆任天堂Switch!《枪火游侠》数据挖掘泄机密

现在已经出现了关于潜在的Switch版本的更具体的证据。在对最新的测试服务器进行数据挖掘后,发现了一个代号“Oasis”,指代的是任天堂帐号。

Reddit的网友解释说:

登陆任天堂Switch!《枪火游侠》数据挖掘泄机密

你可以在新的TgClient_Oasis文件中看到它(出于某种原因,任天堂版本的代号是“Oasis”,这可能让人们不会提前注意到)。英文文件则是指“Oasis帐号”,但大多数其他语言都会说“任天堂帐号”(例如ChaosGame \ Localization \ FRA \ TgClient_Oasis.FRA)

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crm数据挖掘解决方案

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

如今CRM系统包含了营销管理,销售管理,客服中心和数据分析等四大主模块。目前市场上侧重销售管理的crm系统厂商数量较多,但企业对crm系统的数据利用程度并不是高,很大的一部分因素是由于企业crm系统是一个信息孤岛,没有与企业的业务系统、办公系统、营销系统等信息系统打通,信息不能在各系统中充分流动,crm系统价值就会大打折扣,现在我们来简单了解下该如何进行crm数据挖掘,其解决方案是怎样的。

crm数据挖掘解决方案

crm数据挖掘解决方案

crm数据挖掘解决方案,如下:

1、客户识别

企业利用crm数据挖掘系统全方位地收集客户资料和信息,及时记录对应的客户线索,并将其进行关联,当客户联系销售人员时候,能够第一时间识别出来。、

2、客户吸引

企业在发现潜在客户群体后,可以采取相应的营销策略来吸引这些潜在客户群。吸引客户的一个有效方法就是直接营销,直接营销是企业向客户直接进行推销,通过多种多样的渠道刺激客户直接

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从我国居民养老金数据挖掘投资方向

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

从我国居民养老金数据挖掘投资方向

当前我国养老保险制度是一个“三支柱”的体系。其中“第一支柱”是基本养老保险制度,“第二支柱”是企业年金和职业年金,“第三支柱”是个人储蓄性养老保险和商业养老保险。

一、当前我国养老保险制度是一个“三支柱”的体系。其中

㈠“第一支柱”是基本养老保险制度,城镇职工+城乡居民基本养老保险。有公司有单位的四亿中国人享受的养老保险,也就是企业和机关事业单位人员为主,2017年末全国参加城镇职工基本养老保险人数4.02亿人,比上年末增加2269万人。当然4.02亿人在交养老保险,其中在领取的有大约1.14亿人。2017年末参加城乡居民基本养老保险人数5.1255亿人,增加408万人。此种保险名称有“城乡”两个字,原因是该养老保险是2014年初由新型农村社会养老保险(以下新农保)和城镇居民社会养老保险(城居保)合并的,

截至2017年底,全国参加基本养老保险超过9亿人,积累基金4.6万多亿元。

㈡“第二支柱”是企业年金和职业年金,第二支柱企业(职业)年

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绝地求生最新数据挖掘:新载具竟是马匹

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

近期根据绝地求生数据挖掘显示,在未来更新中会加入许多新的内容,除了新的武器,新的投掷物之外,全新的单人载具居然是一匹马,并且全面优化了当前的击打动作。

  格斗动作

绝地求生最新数据挖掘:新载具竟是马匹

击打动作一直是游戏中比较鸡肋和难以操作的一点,这次对击打动作进行优化之后,近战对打就不只靠拳头打了,飞踢等腿部动作让近战格斗更加真实。

绝地求生最新数据挖掘:新载具竟是马匹

快速前翻滚动作据悉是有内置CD的,无法连续使用,这一技能在对枪的时候也是相当实用。

  新武器 FN FAL

需求分析浅谈数据挖掘——数据挖掘对CRM的影响

数据挖掘系统模型

数据挖掘方法分类:

· 分类 ——首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。

· 估计——估计与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;

分类——数据挖掘的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。

· 预测——预测是通过分类或估值起作用的,也就是说,通过分类或估值得出模型,该模型用于对未知变量的预言。从这种意义上说,预言其实没有必要分为一个单独的类。预言其目的是对未来未知变量的预测,这种预测是需要时间来验证的

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R语言数据挖掘实践——朴素贝叶斯分类

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

R语言数据挖掘实践——朴素贝叶斯分类

我们使用NaiveBayes()函数来实现朴素贝叶斯分类算法,同线性判别的核心函数一样,我们分为两种函数格式来分别介绍。在此之前,先要安装和引入klaR软件包。我们仍然以以iris数据集为例进行朴素贝叶斯分类。

首先,我们以Species为待判别变量,以data_train来生成贝叶斯判别规则,过程如下:

> library(klaR)

> library(MASS)

> set.seed(1234)

> ind <- sample(2, nrow(iris), replace = TRUE, prob = c(0.7,0.3))

> data_train <- iris[ind==1,]

> data_test <- iris[ind==2,]

> fit_Bayes1 <- NaiveBayes(Species~., data_train)

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领先大数据企业数据挖掘第四讲:打通数据挖掘的任督二脉(下)

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

上期数据挖掘课堂,我们和大家分享了数据挖掘的流程,但要想成为数据挖掘的“高手”,打通数据挖掘的任督二脉,你还需要get更多数据挖掘的方法和招式!

领先大数据企业数据挖掘第四讲:打通数据挖掘的任督二脉(下)

图片来自互联网

六脉神剑——击破数据挖掘方法

六脉神剑,大理段氏的最高武学,其指力所能及的地方,有如一柄无形的剑,无论是横扫或虚指,均可伤敌。在上期了解数据挖掘的体系与流程之后,要想熟练掌握数据挖掘的核心技能,以下这些方法可要记牢喽!

(一)聚类(Clustering)

聚类是将一群事物进行划分,使其归纳到不同群体的过程,即将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。聚类分析是研究分类问题的一种统计分析方法,聚类所要求划分的类是未知的,这也是其与分类的最大区别,聚类是刚开始不能确定每一类的具体特征,需要通过聚合后再总结,发现共同点。聚类分析内容非常丰富,包括系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。聚类

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电商如何应用数据挖掘的

发布者: PHPYuan | 发布时间:2018-06-08

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随着我国电子商务的高速发展,越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的助推作用。数据挖掘与服务成为继云计算之后一大热点,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机。

一、个性化特征及推荐系统

数据挖掘的任务就是通过各种先进技术分析系统保留下来的信息,发现有用的知识,找出客户交易行为的相同点, 进行调整,并改进服务态度以及服务方式,以满足广大客户的需求。这一过程中对于电子商务人员来说, 掌握顾客的个性经验显得尤为重要。 一般来说, 针对那些访问行为相似的顾客可进行归类, 然后分析同类顾客的行为特征, 这样更利于电子商务人员和公司更准确地了解顾客, 为顾客提供喜爱的网页。合适的服务,进而吸引更多顾客。另外,电子商务网站还可依据顾客的实际访问记录和保留文件来分析顾客的访问行为, 找出顾客访问行为的相似处,了解顾客的兴趣爱好,并按时为顾客反馈相应的信息,调整网页结构,更改网站中相关网页的内容, 完善网站服务, 为顾客打造个性化的服务,提高顾客对新网站的満意程度和兴趣。随着网络技术的发展,动态网页设计可通过顾客所提供的信息,结合智能检测技术,实现网站服务器数据库的自我更新,并为顾客提供个性化界面。这种个性化的服务不仅减小了顾客和企业之间的距离, 以便为顾客提供更

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