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【干貨】2年銀行數據分析師：大數據部門工作重點及技能要求: 2025-01-28; 持證人簡介郭暢，CDA數據分析師二級持證人，安徽大學畢業，目前就職于徽商銀行總行大數據部，兩年工作經驗，主要參與兩項跨部門項目建設，項目中主要負責模型開發，數據分析，模型運營優化等工作。 01 銀行大數據 ...

高級數據分析師如何優化數據挖掘模型？: 2024-02-23; 在當今數據驅動的時代，數據挖掘已經成為企業決策和業務發展的重要工具。作為一名高級數據分析師，優化數據挖掘模型是你成功的關鍵。本文將介紹一些有效的數據挖掘模型優化策略，幫助你取得更好的預測和洞察力。 ...

信用卡欺詐檢測需要哪些模型和技術？: 2024-02-04; 隨著電子商務和數字支付的普及，信用卡欺詐問題也日益突出。為了應對這一挑戰，銀行和金融機構采用了各種先進的模型和技術來檢測和預防信用卡欺詐行為。本文將介紹信用卡欺詐檢測的關鍵模型和技術，以幫助讀者更好 ...

如何在數據挖掘中應用機器學習算法？: 2024-01-15; 數據挖掘是一門涉及從大量數據中提取有用信息的技術。而機器學習則是數據挖掘的重要工具之一，通過訓練計算機模型來識別和預測模式、關系和趨勢。本文將介紹如何在數據挖掘中應用機器學習算法，包括數據準備、特征工 ...

如何優化數據挖掘模型的性能和效率？: 2023-12-20; 在當今大數據時代，數據挖掘模型成為了企業和研究機構中普遍應用的工具。然而，隨著數據量的不斷增長和模型復雜性的提高，如何優化數據挖掘模型的性能和效率變得尤為重要。本文將討論一些有效的方法，幫助您提升數 ...

如何對大型數據集進行清洗和處理？: 2023-08-21; 在當今數字化時代，大型數據集成為企業和組織中不可或缺的資產。然而，這些數據通常包含噪聲、錯誤和不一致性，給數據分析帶來了挑戰。因此，對大型數據集進行清洗和處理是確保準確、可靠分析結果的關鍵步驟。本文 ...

競賽中常見的特征工程技巧有哪些？: 2023-08-15; 特征工程是機器學習和數據挖掘領域中的關鍵步驟之一。它涉及對原始數據進行轉換、選擇和創建特征，以使其更適合用于機器學習算法的訓練和預測。在競賽中，精心設計的特征工程技巧可以顯著提高模型的性能。以下是常見 ...

大數據處理中常見的算法有哪些？: 2023-07-17; 在大數據處理中，有許多常見的算法被廣泛應用。這些算法幫助我們從海量的數據中提取有用信息、進行模式識別和預測分析。以下是一些常見的大數據處理算法： MapReduce：MapReduce 是 Google 提出的一種分布式計算模 ...

為什么懂應用的數據挖掘人才更值錢？這9套模板絕對值得收藏: 2021-11-17; 對于了解機器學習的人來說，數據挖掘無疑是一個范圍更大且錢力無限的方向。但隨著這兩年越來越多的有IT編程經驗的職場老鳥轉行到數據分析大賽道，企業對人才的要求也越來越高了。前一陣，廣大碼農們被官方劃成 ...

智能“三反”模型開發: 2021-09-06; 道——三類行為者的成本——收益分析這次我們聊聊“違規識別”模型，在有的行里也被稱為“三反”模型。這類模型的一個共同特點是獲得明確標簽（Y）的成本很高、主要特征提取自交易（有動帳）和行為（無動帳） ...

CDA Level Ⅲ 數據分析認證考試模擬題庫（第十六期）: 2024-08-14; 不過，在出題前，要公布上一期Level Ⅲ 中76-80題的答案，大家一起來看！ 77、ABD 79、BCD A、方差選擇 C、卡方檢驗 82、對數變換是我們在處理特征工程當中常用的處理方法，以下關于對數變換的描 ...

EDIT數字化模型和企業算法架構系列，如何搭建企業級算法架構: 2021-08-27; 企業架構概覽 01、什么是企業架構企業架構并不是一個新的概念，那企業架構是做什么的呢？企業架構是對真實世界企業的業務流程和IT設施的抽象描述，包括企業戰略、組織、職能、業務流程、IT系統等。對于數據 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》: 2024-10-04; 機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構建流程既然我們機器學習是借助數學模型理解數學，那么最重要的原材料就是數據了。獲取數據 ...

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