决策树是各种机器学习任务的常用方法。 决策树是比较能满足于数据挖掘的方法，因为它在特征值的缩放和其他各种转换下保持不变，对无关特征是可靠的，而且能生成可被检查的模型。 然而，生长很深的树容易学习...

一、什么是决策树 决策树算法，人如其名，结构就像一棵树，有分叉的枝丫和树叶。枝丫的分叉处是关于目标某一个特征的判断，枝丫本体则是关于该特征的判断结果，而叶子则是判断过后产生的决策结果。 上图...

k近邻算法（KNN）是监督学习算法，意味着训练数据集需要有label或者类别，KNN的目标是把没有标签的数据点（样本）自动打上标签或者预测所属类别。同时KNN也可用于回归。 KNN的主要实现过程： 计算训练...

在生产型企业中，一定有一个BOM（物料清单），整个供应过程和BOM紧密结合，BOM的每一个物料的供应周期都影响整个供应链的供应周期。目前没有一种快速的、有效的、并且可视化的成品总供应周期的分析方法。 ...

回归要拟合或者预测的因变量是一个连续变量，而分类要拟合或者预测的因变量是一个离线变量。如通过一系列的特征（收入、工作年限、公司规模、是否有房、是否有车、是否有贷款）来预测一个信用卡申请人是否可以发...

预测型数据分析有很多很多种分析的类型，回归、分类和聚类是预测型数据分析的几种主要的类型。 回归和分类属于监督型学习，回归分析在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模...

一、大部分企业供应链业务流程现状 很多企业的操作指引只流于形式，过期陈旧、不能指导实际工作、无人管理、临时应付等，根本无法体现操作指引的作用，也不符合ISO的要求。具体还体现在以下几方面： 指导...

一、现状 在中国存在大量的中小型企业，他们的IT应用水平不高，基本上一个IT系统用十几年，ERP用的是用友金蝶，内部开发大量使用php的web架构，IT投入不大，很少IT系统会推倒重来。 时代在发展，大数据应用各...

最近在研究生产质量产品线的IT方案设计，参考很多生产质量IT解决方案，总结出适合我们自己业务的生产质量大数据IT方案，并通过python实现。在这里和大家分享，欢迎大家的建议。 一、方案设计特点 将当代计算机...

用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。用Python的好处是从数据...