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工业大数据分析实践：基于CRISP-DM方的再认识。在建模过程中，不是泛泛谈模型的性能或数据质量，而是采用”worst-case”驱动的方式去和业务专家交流，告诉业务专家在什幺情形下分析模型工作不好（给出具体的例子），触发业务专家的思考，借助专业外脑去发现问题的根因和解决手段。
数据引自CiosandKurgan于2005年合著的论文trandsindatamininga数据挖掘方法：CRISP-DM跨行业标准过程huobanjishijian的专栏10-221580数据挖掘活动主要分为无监督和有监督两大类。在无监督数据挖掘中，我们对各个变量不区别对待，而是考察它们...
知网查重论文样例–数据挖掘建模标准CRISP-DM.数据挖掘的跨行业标准过程CRISP-DM（Cross-IndustryStandardProcessforDataMining）是由欧洲的几个公司通过研究讨论共同提出的一套标准，这些公司在数据挖掘领域均有一定的经验并且取得了不错的成果。.该组织的成员包括...
工业大数据分析实践：基于CRISP-DM方的再认识。在建模过程中，不是泛泛谈模型的性能或数据质量，而是采用”worst-case”驱动的方式去和业务专家交流，告诉业务专家在什幺情形下分析模型工作不好（给出具体的例子），触发业务专家的思考，借助专业外脑去发现问题的根因和解决手段。
数据引自CiosandKurgan于2005年合著的论文trandsindatamininga数据挖掘方法：CRISP-DM跨行业标准过程huobanjishijian的专栏10-221580数据挖掘活动主要分为无监督和有监督两大类。在无监督数据挖掘中，我们对各个变量不区别对待，而是考察它们...
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