简化业务数据分析的包
bizkit的Python项目详细描述
Bizkit
bizkit是一个python包，用于帮助简化业务分析数据挖掘任务。该软件包提供了市场篮分析、异常检测、客户生存分析、客户聚类和提升分析的方法。实现的算法包括mlxtend.apriori、sklearn.isolationforest、lifelines.kaplanmeierfitter、[]和[]。bizkit通过提供一个有案可稽且一致的界面来关注易用性。结果通过bokeh库、d3fgraph库和[]可视化。
参考
市场篮分析：
- python中的市场篮分析简介https://pbpython.com/market-basket-analysis.html
- 市场篮分析-关联规则https://towardsdatascience.com/a-gentle-introduction-on-market-basket-analysis-association-rules-fa4b986a40ce
异常检测：
- Kishan G.Mehrotra，Chilukuri K.Mohan，Huaming Huang著《异常检测原理与算法》（2017）
- sklearn isolationforest:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.IsolationForest.html
事件分析时间：
客户群：
- 理解机器学习中的k-means聚类https://towardsdatascience.com/understanding-k-means-clustering-in-machine-learning-6a6e67336aa1
提升建模：
- 改进营销策略的简单机器学习技术：去神秘化提升模型http://medium.com/datadriveninvestor/simple-machine-learning-technologies-to-improve-your-marketing-strategy-去神秘化提升模型-dc4fb3f927a2
作者
Bassim Eledath、Lynn He、Christine Zhu、Amanda Ma
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