决策树分类的应用场景非常广泛，在各行各业都有应用，比如在金融行业可以用决策树做贷款风险评估，医疗行业可以用决策树生成辅助诊断，电商行业可以用决策树对销售额进行预测等。案例：泰坦尼克号乘客的生存预测sklearn中只实现了ID3与CART决策树，其中有一个参数是criterion，意为标准。它决定了构造的分类树是采用ID3分类树，还是CART分类树，对应的取值分别是entropy或者gini：...

本模式中，公司通过帮助买家和卖家在网上达成交易来盈利。1.卖家须负责商品的上架与推广。2.市场负责人对每笔交易采取不干预政策3.买卖双方之间存在利益冲突。双边市场面临一个特殊的问题，即必须同时吸引买家和卖家。亚马逊，uber等公司解决了这一难题，主要是重点关注有钱的一方。通常这一方指的是买家，找到一群愿意花钱的人之后，再找到一群愿意挣钱的人要容易得多。案例：DuProprio公...

决策树，基于信息度量的不同方式，我们可以把决策树分为ID3算法、C4.5算法和CART算法CART算法，英文全称叫做Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3和C4.5算法可以生成二叉树或多叉树，而CART只支持二叉树。同时CART决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。1.分类树与回归树举例：如果我构造了一棵决策树，想要基于...

Facebook,twitter等公司为用户生成内容（UGC））公司，首要目的是将用户聚集到一起，组成在线社区并生成用户内容。其核心关注点是培养一个能够生成内容的活跃用户社区；失去了用户活动，此类网站也就失去了生命力。此类商业模式需要重点关注优质内容的生成，此内容不仅局限于帖子的上传，还包括投票、评论、不良内容举报以及其他有价值的活动。UGC指优质内容与糟糕内容之间以及内容生成者和潜水者之间的..

数据采集是数据挖掘的基础，没有数据，挖掘也没有意义。很多时候，我们拥有多少数据源，多少数据量，以及数据质量如何，将决定我们挖掘产出的成果会怎样。一个数据的走势，是由多个维度影响的。我们需要通过多源的数据采集，收集到尽可能多的数据维度，同时保证数据的质量，这样才能得到高质量的数据挖掘结果。开放数据源一般是针对行业的数据库。比如美国人口调查局开放了美国的人口信息、地区分布和教育情况数据。除了政...

决策树，基于信息度量的不同方式，我们可以把决策树分为ID3算法、C4.5算法和CART算法CART算法，英文全称叫做Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3和C4.5算法可以生成二叉树或多叉树，而CART只支持二叉树。同时CART决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。1.分类树与回归树举例：如果我构造了一棵决策树，想要基于...

NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。在NumPy里有两个重要的对象：ndarray（N-dimensional array object）解决了多维数组问题，而ufunc（universal function object）则是解决对数组进行处理的函数。1.1ndarray对象ndarray实际上是多维数组的含义。在NumPy数组中，维数称为秩（rank），一维数...

决策树，基于信息度量的不同方式，我们可以把决策树分为ID3算法、C4.5算法和CART算法CART算法，英文全称叫做Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3和C4.5算法可以生成二叉树或多叉树，而CART只支持二叉树。同时CART决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。1.分类树与回归树举例：如果我构造了一棵决策树，想要基于...

1.1数据分析三个重要组成数据采集。采集数据源，数据的来源。数据挖掘。注重考察数据本身的关系，获得一些隐藏的结论，目标群体司不确定的，需要更多的是从数据的内在联系上去分析，这一部分也可以叫做数据分析的算法部分。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI。数据可视化。可以让我们直观地了解到数据分析的结果。1.2数据采集通常会和数据源打交...

1 海盗指标（AARRR）五大指标有:获取用户(Acquisition),提升活跃度（Activiation）,提高留存率(Retention),获取营收(Revenue),自传播（Referral）2.增长引擎说驱动创业增长的三大引擎：黏着式增长引擎；病毒式增长引擎；付费式增长引擎1>黏着式增长引擎的重点是让用户成为回头客，并且持续使用的你产品（提高留存率），如果用...