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2014中华架构师大会材料 大数据,用户画像,机器学习,数据挖掘

大数据数据挖掘-高净值潜在客户挖掘应用.pptx

包含职位名称，工作地点，网址，最低薪酬，最高薪酬，公司规模，公司类型，学历要求，经验要求等，数据挖掘类数据2300条（已整理），可能含有数据挖掘类无关职位。

目前提供的项目数据是双十一及过去6个月内用户的日志信息，预测未来6个月内用户是否在同一商铺中重复购买。 ➢ 目的是根据用户与商家在双11之前6个月的交互记录数据和双11期间的交互记录预测商家的新买家在未来 的6个月内再次从同一商家购买商品的概率。 ➢ 结合目前天猫平台销售的数据情况，可以实现以下目标: 1. 对数据进行基本的处理； 2. 根据用户行为提取出相应的特征，用以判断用户是否会重复购买； 3. 依据用户行为特征训练合适的分类模型，预测用户重复购买的概率； 4. 根据模型对天猫用户重复率进行预测。

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分类算法（决策树、支持向量机）建立决策函数，然后判断如下数据的类别。 （青年，是，否，非常好）请按列表写结果并附加程序和运行结果。

练习使用 Python 语言，请对“西瓜数据集2.0"中的数据进行分析，使用朴素贝叶斯方法学习西瓜数据后验条件概率分布，并对如下瓜的类型做出判断（乌黑，蜷缩，浊响，稍糊，平坦，硬滑）将 Python 运行结论截图上传到本题

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