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《解锁 Python 数据挖掘的奥秘》-CSDN博客

常见的特征选择方法包括过滤式（⛵️全站如基于皮尔逊相关系数、卡方检验等）、包裹式（如递归特征消除）和嵌入式（如 Lasso 回归、决策树特征重要性等）；降维技术包括主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。以下是使用sklearn库进行特征选择和 PCA 降维的示例： from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2 from sklearn.decomposition import PCA # 特征选择 select。

信元科普 | 国家数据局正式发布首批40个数据领域常用名词解释

30.数据挖掘，是数据(jù)分(fēn)析(xī)的(de)一(yī)种(zhǒng)手(shǒu)段(duàn)，是(shì)通(tōng)过(guò)统(tǒng)计(jì)分(fēn)析(xī)、机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)、模(mó)式识别、专家系统等技术，挖掘出隐藏在数据中的信息或者价值的过程。31.数据可视化，是指通过统计图表、图形、地图等✅全站图形化手段，将数据中包含的有用信息清晰有效地传达出来，以便于数据使用者更好地理解和分析数据。32.数据仓库，是指在数据准备之后用于永久性存储数据的数据库。33.数据湖，是指一种高度可扩展的数据存储架构，它专门用于存储大量原始数据和衍生数据，这些数据可以来自各种来源并以不同的格式存在，包括结构化、半结构。

数据资产如何计入财务报表？

收集数据资产信息 收集需要评估的数据资产的详细信息，通常包括：数据名称、数据来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用范围等。确定评估方法 根据估值目的和数据资产特点选择合适的评估方法，常见的评估方法包括市场法、成本法和收益法。进行市场研究 如果采用市场法进行评估，需要进行市场研究，了解类似数据资产在市场上的交易价格、竞争情况等。可以参考类似数据资产的交易案例。进行成本估算 如果采用成本法进行评估，需要估算数据资产的采集、存储、清洗等成本，并考虑折旧。

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精准营销数据挖掘原理

全链漏斗式拆解过程如下： 因子分解式拆解过程如下： 例如，信用卡分期精准营销项目的指标拆解结果如下： 将关键指标拆解完成后，就需要从成本和收益的角度进行指标的优先级排序，如下🔵图，然后根据优先级排序的结果进行数据挖掘。二、数据挖掘 数据挖掘部分的主要任务就是根据确定的要解决的目标，来进行具体的实现，该阶段常用的方法论是CRISP-DM，即跨行业数据挖掘标准流程，具体流程如下，此处仅梳理该阶段的框架与流程，具体内容会在后期文章中进行详细展开。（1）商业理解 商业理解阶段的主要任务。