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很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。 本文借助真实的农业贷款业务场景，利用回归算法解决贷款发放业务。 线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。本文通过农业贷款的历史发放情况，预测是否给预测集的用户发放他们需要的金额的贷款。<br />数据源:UCI开源数据集<br />数据大小:6.62 KB<br />字段数量:10<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,线性回归(旧),合并列<br />

通过分析2016年一年来的空气指标数据探查雾霾成因，最终成功挖掘出影响雾霾的最关键因素是二氧化氮的排放量。使用了统计分析组件、逻辑回归以及随机森林。<br />数据源:国家气象局数据<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

机器学习<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

tjr<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:DNN训练,归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

gawgew<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:DNN训练,归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

贷款发放<br />数据源:<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

123<br />数据源:123<br />数据大小:7.22 KB<br />字段数量:16<br />使用组件:读数据表<br />

etrec<br />数据源:etrec<br />数据大小:1.03 KB<br />字段数量:4<br />使用组件:读数据表<br />

分享到云栖社区<br />数据源:test<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

多分类评估<br />数据源:多分类评估<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />

123<br />数据源:<br />数据大小:7.22 KB<br />字段数量:16<br />使用组件:读数据表<br />

雾霾天气预测<br />数据源:雾霾天气预测<br />数据大小:37.3 KB<br />字段数量:7<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

多分类评估<br />数据源:多分类评估<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />

实验名称实验名称实验名称<br />数据源:实验名称<br />数据大小:779 KB<br />字段数量:42<br />使用组件:读数据表<br />

主要针对，心脏病预测，具体的场景具体访问中阐述<br />数据源:预测数据<br />数据大小:7.49 KB<br />字段数量:15<br />使用组件:归一化,拆分,SQL脚本,读数据表,类型转换<br />

发二娃fa'e'w<br />数据源:各位<br />数据大小:261 KB<br />字段数量:3<br />使用组件:过滤与映射,SQL脚本,读数据表,增加序号列,类型转换<br />

如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单，雾霾一定能够入选。如今走在北京街头，随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行，雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐，对于人们的健康也有很大危害。本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据，挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气（这里指的是PM2.5）相关性最强的污染物，从

母亲是老师反而会对孩子的学习成绩造成不利影响？能上网的家庭，孩子通常能取得较好的成绩？影响孩子成绩的最大因素居然是母亲的学历？本文通过机器挖掘算法和中学真实的学生数据为您揭秘影响中学生学业的关键因素有哪些。

新闻分类是文本挖掘领域较为常见的场景。目前很多媒体或是内容生产商对于新闻这种文本的分类常常采用人肉打标的方式，消耗了大量的人力资源。本文尝试通过智能的文本挖掘算法对于新闻文本进行分类。无需任何人肉打标，完全由机器智能化实现。

很多农民因为缺乏资金，在每年耕种前会向相关机构申请贷款来购买种地需要的物资，等丰收之后偿还。农业贷款发放问题是一个典型的数据挖掘问题。贷款发放人通过往年的数据，包括贷款人的年收入、种植的作物种类、历史借贷信息等特征来构建经验模型，通过这个模型来预测受贷人的还款能力。

数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用，然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需

本文将针对阿里云平台上图算法模块来进行实验。图算法一般被用来解决关系网状的业务场景。与常规的结构化数据不同，图算法需要把数据整理成首尾相连的关系图谱。图算法更多的是考虑边和点的概念。阿里云机器学习平台上提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图、标签传播聚类等。

心脏病是人类健康的头号杀手。全世界1／3的人口死亡是因心脏病引起的，而我国，每年有几十万人死于心脏病。 所以，如果可以通过提取人体相关的体侧指标，通过数据挖掘的方式来分析不同特征对于心脏病的影响，对于预测和预防心脏病将起到至关重要的作用。本文将会通过真实的数据，通过阿里云机器学习平台搭建心脏病预测案

玩转数据系列文章通过简单地案例搭建，介绍如何通过阿里云机器学习平台进行数据挖掘。