数据挖掘-Task2 数据分析EDA-数据探索EDA目标内容介绍载入各种数据科学以及可视化库载入数据判断数据缺失和异常预测值的分布用pandas_profiling生成数据报告总结代码示例载入各种数据科学以及可视化库载入数据载入训练集和测试集；简略观察数据(head()+shape)总览数据概况通过describe()来熟悉数据的相关统计量通过info()来熟悉数据类型判断数据缺失和异常查看每列
数据仓库技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理（OLAP）OLAP是一种分析技术，具有汇总，合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。但，对于深层次的分析，如数据分类，聚类和数据随时间变化的特征，仍然需要其他 分析工具。尽管市场上已有许多“数据挖掘系统”，但是并非所有的 都能进行真正的数据挖掘。不能处理大量数据的数据分析系统，最多称为机器学习系统，统计数据分析工具。
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2023-06-24 18:26:19
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OLAP是决策支持领域的一部分。传统的查询和报表工具是告诉你数据库中都有
什么（what happened），OLAP则更进一步告诉你下一步会怎么样（What next）、
和如果我采取这样的措施又会怎么样（What if）。用户首先建立一个假设，然
后用OLAP检索数据库来验证这个假设是否正确。比如，一个分析师想找到什么
原因导致了贷款拖欠，他可
数据分析数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。 从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。数据统计 数据统计是最基本、最传统的数据分析，自古有之。是指通过统计学方法对数据进行排序、筛选、运算、统计等处理，从而得出一些有意义的结论。 举例，对全年级学生
一、数据仓库、 OLAP和 数据挖掘的关系和区别分析 1.数据仓库、OLAP和数据挖掘三者之间的关系 在比较成熟的系统中，数据分析过程都是基于以数据仓库为基础，OLAP和数据挖掘相辅相成的分析模式（如图1所示）。数据仓库将来自于各种数据源的数据，根据不同的主题进行存储，并对原始数据进行抽取、转换和加载等一系列筛选和清理工作。OLAP则将数据通过多维视角和多种
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2023-07-29 21:18:22
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总结来说：数据仓库提供了一个分析的数据源数据挖掘能分析出未知的信息，提出假设OLAP能通过分析，验证假设从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分
从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由数据挖掘工具、联机分析处理工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取更多的利润。
数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合，它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库与传统的
数据挖掘（Data mining，别名：资料探勘、数据采矿）是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。简介需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知
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2023-07-14 17:22:27
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综述：数据挖掘是指以某种方式分析数据源，从中发现一些潜在的有用的信息，所以数据挖掘又称作知识发现，而关联规则挖掘则是数据挖掘中的一个很重要的课题，顾名思义，它是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系。关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客，也会买
导读1.KDD过程：问题陈述、数据收集和储存、数据清理、数据挖掘、表示和可视化、问题解决。2.频繁项集：若干个项的集合。在本篇文章中，频繁项集被延伸为购物篮。3.支持度( S )：先导与后继在一个项集中出现的频率。4.置信度( C )：同时包含先导和后继的项集的百分比除以只包含先导的项集的百分比。5.关联规则：先举一个简单的例子。香草威化 -> 香蕉，生奶油 [支持度 ＝ 1%， 置信度 ＝
我们在大数据领域中总是听说过数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。但是很多人对这些词汇不是很理解，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的相关知识，旨在帮助大家初步地理解这些技术。1.数据分析的层面数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复
联机分析（OLAP)处理专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持，可以应分析人员要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理，并且以一种直观易懂的形式将查询结果提供决策人员，.
1993年，E.F.Codd 将这类技术定义为“OLAP”。鉴于Codd 关系数据库之父的影响。OLAP 的提出引起了很大反响，OLAP作为一类产品同OLTP明显区别开来。
Codd提出OLAP
一、挖掘数据存在问题：1、把来自各个数据源的数据汇集到一个中心仓库中，即数据仓库。数据仓库位于一个单独的节点上，使用同一的模式从多个数据源收集数据，给用户提供一个单独的、统一的数据接口，目的是能在不同的数据上高效执行查询。 数据仓库处理相关问题：脏数据处理（某些带有错误的数据）技术，对大量数据的高效存储和索引技术2、分析收集到的数据发现可以成为商务决策基础的信息或知识。数...
原创
2022-01-11 16:55:30
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要说明他们的关系，不得不说说商务智能。从技术角度看，商务智能的过程是企业的决策人员以企业中的数据仓库为基础，经由联机分析处理工具、数据挖掘工具加上决策规划人员的专业知识，从数据中获得有用的信息和知识，帮助企业获取利润。 数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的的数据集合，它有面向主题、集成、相对稳定、随时间不断变化四个特性，将数据仓库与传统的面向事务处理的数据库区分开来。数据仓库的关
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2023-07-14 16:44:47
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当下大数据技术发展如火如荼，各种数据库处理技术层出不穷，可是各种数据库的大致分类清楚吗？能够结合项目数据的业务特点进行选型吗？今天先从OLAP型数据库说起，介绍相关的数据库。OLTP和OLAP分不清？我们通常将数据库分为OLTP和OLAP两大类，先了解一下它们的区别：OLTP (online transaction processing 联机事务处理)，典型代表如 mysql，擅长事务处理，能够在
# 在Kylin中进行数据挖掘的应用流程
## 1. 数据准备
在进行数据挖掘之前，首先需要准备好数据。数据可以来自于各种数据源，如关系型数据库、Hadoop集群等。通常情况下，数据需要先进行清洗和预处理，以便于后续的数据挖掘工作。
## 2. 数据建模
在Kylin中进行数据挖掘，需要先进行数据建模。数据建模是将原始数据转换为适用于Kylin的数据模型，以便于高效的查询和分析。通常可以通过以
原创
2023-07-23 12:54:34
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联机分析处理(OLAP)是用来分析数据仓库中海量数据的技术。它的核心概念是“维”，它支持数据分析人员和决策人员从不同的角度、不同的级别地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析处理，并且能以直观形象的形式将查询和分析结果展现给分析和决策人员。OLAP使用的逻辑数据模型为多维数据模型。它主要用于分析大量历史数据，提供汇总和聚集机制，访问大部分是只读操作。这不同于OLTP中频繁的更新修改数据。数据挖掘
缺失值处理方法汇总前言一、查看缺失值比例二、基于统计的缺失值处理方法2.1 删除2.2 填充固定值2.3 填充中位数、平均数、众数2.4 插值法填充，前值或者后值填充三、基于机器学习的缺失值填充3.1 基于knn算法进行填充3.2 基于随机森林进行填充总结 前言看了下网络上做完整的数据清洗方法总结的人不多，这几年刚好学的各类方法都有点杂乱，因此自己做个总结，算是方便自己，也帮助别人，也希望大家
（2017-04-10 银河统计）KNN算法即K Nearest Neighbor算法。这个算法是机器学习里面一个比较经典的、相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法是用来做归类的，也就是说，一个样本空间里的样本已经分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投
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2023-06-13 20:09:22
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文章目录一、数据仓库1、概述(1)、特点(2)、组成2、OLAP技术(1)、OLAP与OLTP的比较(2)、OLAP相关概念(3)、OLAP分类二、数据挖掘1、分析方法2、数据挖掘与数据仓库的关系 一、数据仓库数据仓库通常指一个数据库环境，而不是指一件产品。它提供用户用于决策支持的当前和历史数据，这些数据在传统的数据库中通常不方便得到。1、概述(1)、特点面向主题 主题是一个抽象的概念，指用户使
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2023-08-10 10:36:08
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