数据挖掘建模实例.rar
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本附件包括:- Arima(自回归整合移动平均)复杂时间序列模型.str
- 电信客户分类—多项Logistic回归模型.str
- 电信客户分类—判别式模型.str
- 电信客户流失—二项Logistic模型.str
- 二元分析器判断用户响应模型.str
- 非时间序列格式的日期型数据的标准化—重新结构化节点.str
- 分区节点和排序节点的运用.str
- 零售促销—C&RT决策树和神经网络模型.str
- 每个月重新训练模型—贝叶斯网络模型.str
- 欺诈屏蔽模型.str
- 区间型删失的生存数据—广义线性模型.str
- 市场购物篮分析—C5.str
- 数据处理—特征选择变量筛选与异常检验之异常观测量剔除.str
- 数字范围的目标值预测自动建模模型.str
- 特征选择模型节点筛选主要影响变量.str
- 向客户报价—自学响应模型(SLRM).str
- 消费额度高的用户的判别模型.str
- 药物判别—用C5.0判别使用哪种药物.str
- 应用原有的时间序列模型例子.str
- 有线电视服务销售模型.str
- 预测促销目标客户的响应模型.str
- 预测贷款拖欠者—贝叶斯网络模型.str
- 预测宽带利用率—时间序列模型.str
- 指数平滑时间序列模型.str
- SPSS CLEMENTINE 12.0中文教程.chm
此材料是学习clementine最好的材料之一,通过认真研读,保证对clementine的认知可以上升一个新的层次,里面的一些建模实例可很好的引导你如何去运用clementine解决实际问题,是初学者的最佳选择。也是clementine其他学习者的很有用的教程。