大数据的重要性日益凸显众所周知，数据是数字经济时代的石油，对装备制造业来说亦是如此。 自2008年成立至今，徐工挖机大踏步跨越式发展，迅速成为行业的领头羊。而伴随着业务的高速发展，构建大数据平台对徐工挖机的重要性日益凸显。 借助大数据平台，徐工挖机可以对工业数据进行分析和应用，从而支撑产品创新，驱动产品智能化和服务智能化。同时，可以实现更加精细化的企业管理，提高经营管理水平和运
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2024-07-19 20:02:53
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数据挖掘方兴未艾，大量新事物层出不穷。本系列将介绍我们自主设计的数据挖掘软件平台。与大家共同分享对知识，微博，人际等复杂网络的分析，以及对自然语言处理的见解。一、我们需要怎样的数据挖掘系统 一直以来，以高校为代表的学术界和以公司为代表的商业界，都有很大的隔阂。学术界普遍不会做产品，商业界普遍不会搞研究。如果两者都强，那就是美国军方了。&n
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2024-07-24 10:49:59
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# 数据挖掘平台
数据挖掘是一种从大量数据中发现有价值的信息和模式的过程。随着互联网和物联网的发展，数据的规模和复杂性越来越高，传统的数据处理方法已经无法满足需求。数据挖掘平台应运而生，它为用户提供了一种集成的环境，可以方便地进行数据挖掘任务。
## 什么是数据挖掘平台？
数据挖掘平台是一个集成了各种数据挖掘技术和工具的软件系统。它提供了一种统一的接口，使用户可以方便地使用各种算法和模型来处
原创
2024-01-24 05:07:34
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服务器端：数据挖掘----有效的网页内容获取和精炼的索引数据库建立web数据挖掘是从互联网资源中获取数据信息和发现知识的过程，通常人们应用数据挖掘获取网页有用数据，实现数据抽取。web结构包括页面之间的结构以及页面内部的结构。通过挖掘网络站点结构信息，对于导航用户浏览行为、改进站点整体设计、评价页面的重要性等都非常重要。web结构挖掘需要整个站点的全局数据信息，所以被应用在个性化搜索引擎和主题搜索
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2023-09-02 13:18:40
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（以kaggle上信用卡欺诈案例-不平衡数据处理为例简单分类问题一.数据预处理1.数据缺失值处理（遇到补充）（可以直接画那个图看下所有数据的缺失值情况（我找到了再补充）（1)均值or线性替代（2）删除2.分类数据训练不平衡处理这里给个画图模板，以防每次都重新找麻烦（图更直观罢了）#查看一下2者占比，这里也可以可以用图表示
# The classes are heavily skewed we ne
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2023-12-28 06:31:13
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1.1 数据挖掘的定义本质概念:用最强大的硬件、最强大的编程系统和最高效的算法’来解决科学、商业、医疗健康、政府、人文以及众多人类努力探索的其他领域中的问题。1.1.1 建模对很多人而言’数据挖掘是从数据构建模型的过程’而该过程通常利用机器学习来实现。但是更一般地来说数据挖掘的目标是算法。当然，在很多重要的应用中，建模是难点所在。—旦模型建好,那么使用该模型的算法就直截了当了。1.1.2 统计建模
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2023-08-11 14:30:39
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# 开源数据挖掘平台
数据是现代社会最重要的资产之一。挖掘和分析这些数据，可以为组织和个人提供决策支持和实用的洞察。开源数据挖掘平台因其免费、灵活和可定制的特性，而受到越来越多开发者和数据科学家的青睐。本文将介绍开源数据挖掘平台的基本概念，并通过代码示例和图形化元素，帮助大家更好地理解数据挖掘的过程。
## 数据挖掘的基本概念
数据挖掘是发现数据隐含模式的过程。这一过程通常涵盖以下几个步骤：
**大数据平台开发搭建**Hadoop安装过程：（1）在VMware中安装了CentOS，修改网络连接为仅主机模式：与主机共享的专用网络。 （2）启动Linux系统，进行Linux系统中的IP地址、网关、子网掩码。 （3）修改主机名，将主机名和IP地址进行绑定 （4）关闭防火墙 （5）配置SSH免密码登陆 （6）安装jdk2.在xshell里面分发jdk -scp jdk-7u67-linux-x
本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容一、学习知识点概要EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。二、学习内容载入各种
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2024-01-04 05:39:46
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想以后从事数据挖掘行业，但是想看看这个行业对于工作能力有什么样的要求，一般招聘的时候都需要什么有什么样的基础能力，所以就打算先爬取智联上关于数据挖掘的岗位的招聘要求及其职责，然后根据结巴分词，提取关键字，看看哪些词汇出现的频率比较高，这样就知道数据挖掘这个行业一般对于从业有什么样的要求的。当然提取出来的关键字肯定是有一些无用的信息，这个需要我们去进一步的甄别。 首先是爬取智联招聘的数据挖掘岗位的招
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2024-01-15 21:01:21
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Smartbi Mining平台是一个注重于实际生产应用的数据分析预测平台，它旨在为个人、团队和企业所做的决策提供预测。该平台不仅可为用户提供直观的流式建模、拖拽式操作和流程化、可视化的建模界面，还提供了大量的数据预处理操作。此外，它内置了多种实用的、经典的机器学习算法，并基于Smartbi对企业客户的长期经验，提供了大量实用的企业级平台特性。具体特性如下：适应大型企业1、分布式云计算，线性扩展，
前段时间，由于项目中用到了序列挖掘的算法，师兄推荐我用用SPMF。在此做个记录。 首先简单介绍一下SPMF：SPMF是一个采用Java开发的开源数据挖掘平台。它提供了51种数据挖掘算法实现，用于：序列模式挖掘,关联规则挖掘，frequent itemset 挖掘,顺序规则挖掘，聚类 首先还是学习一下序列挖掘的有关概念： 所谓序列模式，我的定义是：在一组有序的数据列组成的数据集
大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。关注作者：需要大数据学习视频资料关注我什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人
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2023-09-14 17:09:19
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人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）之间的关系人工智能是什么： 就是类似电影中终结者，像阿尔法狗这类的具有一定的和人类智慧同样本质的一类智能的物体。人工智能和机器学习的关系： &nbs
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2023-12-17 15:15:42
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泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中
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2024-01-28 11:48:03
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当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的形式。而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具：1、RapidMiner该工具是用Java语言编写的，通过
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2023-12-29 22:24:56
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机器学习和数据挖掘这两个概念不太好区分首先是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，机器学习和数据挖掘这两个概念不容易区分首先是scikit-learn，scikit-learn基于NumP
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2023-09-04 11:23:48
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大数据挖掘建模平台让数据创造更大价值，从场景里解决问题，从上传数据、拖拽组件、运行计算、即可输出数据处理结果。 大数据挖掘建模平台媒体案例：广州珠江数码广电大数据智能推荐 解决方案 广电用户服务大数据平台围绕“降流失，增营收的经济和社会效益双提升的技术应用目的”整合广电公司运营、客服、运维、产
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2023-09-14 16:30:00
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支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机属于一般化线性分类器.他们也可以认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例.这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区.因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。在统
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2023-08-08 13:19:51
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一、挖掘内容多媒体数据：多维的，非结构化或者半结构化的数据多媒体数据库：数据量大，数据结构复杂，模式多样细分领域：图像挖掘、视频挖掘、音频挖掘、web挖掘、多媒体综合挖掘二、挖掘定义 多媒体数据挖掘：多媒体信息处理技术和数据挖掘技术结合，综合分析视听特性和语义，发现隐含的、有效的、可理解的模式，得出时间的趋向和关联三、多媒体数据挖掘系统模型1、多
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2023-10-26 21:12:02
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