長期以來有兩大方法論指導資料挖掘項目實施，分别是CRIP-DM和SEMMA。前者由NCR、Clementine、OHRA和Daimler-Benz的資料挖據項目總結而來，後者是SAS公司的資料挖掘項目實施方法論。很多人仔細讀過兩個文檔，卻依舊不能做出好用的模型，難道是“聽過很多大道理，卻依然過不好這一生”，本次分享将為大家揭曉答案。
講師：常國珍，北京大學管理學博士，畢馬威管理咨詢大資料資深顧問，中國大資料産業生态聯盟專家委員會委員。具有多年金融、電信及零售行業資料科學項目實施和咨詢服務經驗。專注于零售金融與泛零售領域的使用者需求分析、使用者行為分析和人工智解決方案。著有《Python資料科學：技術詳解與商業實踐》等三本資料科學圖書。
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