决策分析借助大数据改善企业绩效
企业竞争日益激烈，在投入和利润等方面开拓市场必不可少，企业的核心的绩效必须有所提高，这就要求企业要以制定合理的决策来贯彻企业发展目标，但是在众多决策参数比较复杂的情况下，企业难以从中找出一个最优的方案，此时决策分析就发挥了积极的作用。决策分
深入认识决策树算法
决策树算法是一种基于概率图形模型的有效分类工具，可用于解决分类问题，其目的是构建一种由决策规则组成的决策树模型。它的基本概念来源于集合理论、图论和信息论，是模式识别，机器学习，数据挖掘，知识发现等领域的基础技术，可广泛应用于科学研究、商业分
大数据与算法结合激发决策树潜力
如今，不仅各行各业都受益于大数据和算法技术，而且决策树技术也在充分运用这两种技术中受到积极发挥。随着大数据和算法技术的深度应用，决策树技术也迎来了新的挑战和机遇。大数据就是通过数字化、高速计算和宏观模型等技术汇总和整合来自多个渠道的大量和超
数据挖掘技术指标：提升决策效率与准确度
近年来，随着信息技术的普及，数据挖掘已经变成信息技术领域不可或缺的重要部分。一方面，数据挖掘通过对大数据的挖掘，能够为企业、组织甚至个人的决策带来有价值的信息，极大地提升决策的效率和准确度；另一方面，数据挖掘不仅可以分析能源、医疗、电子商务
数据驱动算法：基于数据的精准决策
最近，数据驱动算法越来越受到广泛关注，它不仅能提升工作效率，而且可以精准的求解问题和提出决策建议。数据驱动算法的实现依赖于精准的数据，因此可算得上是“数据的聪明化”。数据驱动算法把数据收集、预处理、建模、优化这4个步骤结合起来，有效的把大数
数据挖掘的作用——改善商业决策
数据挖掘是一门计算机科学，专注于从大型数据集中发现有用的模式和关联，并用以改善商业决策。它的目的是最大限度地减少决策的主观和随机性，帮助企业对其关键决策进行优化。数据挖掘有许多作用，其中有些尤为明显，比如可帮助企业实现增加销量、降低风险、优
决策树算法的优势众多
决策树算法是一种用来按照给定的条件来建立模型的数据挖掘算法。决策树算法拥有许多优点，它们为研究人员提供了一种有用的数据挖掘工具。首先，决策树算法能够准确地根据给定的数据构造模型。这些模型可以帮助研究人员分析数据，并做出正确的结论。其次，决策
基于决策树的数据挖掘算法
数据挖掘是一种从数据库自动提取隐藏信息或模式的计算机技术，在当今信息爆炸的社会背景下，变得越来越重要。决策树是数据挖掘领域常用的算法之一，它以一种图形化的方式建立关系，根据每一步之后可能推出的结果，使用较少的迭代次数达到最佳状态，而无需人工
商业预测算法：实现智能决策的关键技术
近些年来，“大数据”和“人工智能”已成为业界关注的概念；コルゲ―タン拉帕洛夫（Kolmogorov）模型将这些新技术与商业预测中的统计方法结合在一起，变得可行。商业预测本质上是将历史数据、趋势和客观因素结合起来，对未来的销售或市场情况进行有
R语言Apriori算法帮助商业决策分析
R语言Apriori算法是一种关联分析（Association Analysis）的算法，它可以以非常高的效率寻找出用户的行为习惯，从而帮助用户做出更有效的商业决策。它是通过统计抽取频繁项集，然后通过计算关联规则，可以建立出一种统一的模型，