大数据其实不是那么数学和计算机
当下一提到数据挖掘等，很多人就提到算法了、统计了等等，其实凡是这样想的，都没理解真谛。
标签：数据专题
数据挖掘如何应用？
简单说吧，用途非常广，大多数行业、所有企业、所有政府、事业单位都可以用的上
为什么说业务知识是数据挖掘过程每一步的核心？
CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。
试验律(NFL律：No Free Lunch)
对于数据挖掘者来说，天下没有免费的午餐，一个正确的模型只有通过试验(experiment)才能被发现
模式律(大卫律)：数据中总含有模式
这条规律最早由David Watkins提出。我们可能预料到一些数据挖掘项目会失败，因为解决业务问题的模式并不存在于数据中，但是这与数据挖掘者的实践经验并不相关。
预测律：预测提高了信息泛化能力
“预测”已经成为数据挖掘模型可以做什么的可接受的描述，即我们常说的“预测模型”和“预测分析”。
变化律：所有的模式因业务变化而变化
数据挖掘发现的模式不是永远不变的。数据挖掘的许多应用是众所周知的，但是这个性质的普遍性没有得到广泛的重视。
大数据没那么神秘
最近一年来谈大数据的很火，到处都在说大数据，各种的以大数据为名头的会议、活动也比比皆是，你方唱罢我登台，好不热闹。
数据挖掘能够做什么？
接下来，我们说说数据挖掘。很多人会问，数据挖掘能够做什么
如何快速完成一个数据挖掘分析项目？
券商发行的公募基金产品，传统的营销方式为外呼人员电话营销。传统电话营销方式存在的问题主要有两点
数据挖掘前世今生
数据模型很多时候就是一个类似Y=f(X)的函数，这个函数贯穿了模型从构思到建立，从调试再到最后落地应用的全部过程。