今年随着业务的需要，对于数据的要求不仅仅是存储和管理，更重要的是需要对大量数据进行分析、加工最后再决策，有鉴于此报了一门课程《SAS数据分析与挖掘》，现将学习过程中的一些心得体会记录在此，以鞭策和激励自己。 上图是一个典型的数据六层的模型，按照数据的形态依次可分为：数据源----数据仓库/数据集市----数据分析----数据挖掘----数据展示----决策 其中
# 数据挖掘分析架构图
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式和知识的技术。它在商业、科学研究和许多其他领域中都有广泛的应用。本文将通过一个简单的示例，介绍数据挖掘分析的基本架构和流程。
## 数据挖掘分析架构图
数据挖掘分析的基本架构包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、模式评估和知识表示等步骤。以下是使用Mermaid语法绘制的流程图：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-07-26 08:57:41
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在当今数据驱动的世界中，数据分析与挖掘技术架构图显得尤为重要。它不仅帮助我们理解数据流的机制，同时也为实际应用提供了清晰的视角。本文将深入探讨如何构建有效的数据分析与挖掘技术架构图，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景以及扩展讨论等环节。
## 背景描述
在数据科学领域，数据分析与挖掘扮演着关键角色。科学家和工程师需要有效地获取、处理与分析大量数据以提取有意义的信息。在这一背景
数据挖掘参考：https://www.zhihu.com/question/22077960概念一、大数据分析技术：1、数据挖掘2、统计分析3、模型分析4、数据清洗二、人工智能技术：1、遗传计算法2、技术智能3、专家系统技术支撑：一、数据获取：爬虫。数据源：结构化数据、非结构化数据。大数据预处理：抽取、转换、清洗、加载。二、数据清洗：洗掉不完整的、冗余的信息。三、数据整理： 打标签。数据整理的过程
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2023-11-13 21:34:11
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什么叫采集？就是使用PHP程序，把其他网站中的信息抓取到我们自己的数据库中、网站中。本文主要和大家分享3种PHP实现数据采集方法，希望能帮助到大家。PHP制作采集的技术：从底层的socket到高层的文件操作函数，一共有3种方法可以实现采集。1. 使用socket技术采集：
socket采集是最底层的，它只是建立了一个长连接，然后我们要自己构造http协议字符串去发送请求。
例如要想获取这个页面的内
1. 项目简介 随着大数据分析技术的发展，智慧城市、智慧停车的领域正在发展，智慧停车场可以采集、记录以及存储停车场的运营数据，停车数量与时间的关系可显示停车场的运行状态。本项目基于停车场的运营数据，利用 python 实现对智能停车场运行数据的可视化统计分析，对停车时间、停车高峰期时间占比、停车
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2023-08-28 14:30:14
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一、 概念介绍定义： 数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。是计算机科学的一种。 数据挖掘一般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
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2023-07-20 13:16:25
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摘要：数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。 关键词：数据挖掘数据集合 1.引言 数据挖掘(DataMining)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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的高速发展，人们积累
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2024-04-24 09:58:11
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正式学习之前，你所需要的预备知识（主要是数学）应该包括：微积分（偏导数、梯度等等）、概率论与数理统计（例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等）、最优化方法（比如梯度下降、牛顿-拉普什方法、变分法（欧拉-拉格朗日方程）、凸优化等等）——如果你对其中的某些名词感到陌生，那么就说明你尚不具备深入开展数据挖掘算法学习的能力。你会发现到处都是门槛，很难继续进行下去。第一条线路（基于普通最小二乘法的）
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2023-08-07 23:30:02
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身份融合按融合层次可以分为三类：原始数据级，特征向量级，决策级。5.1 身份融合算法分类基于物理模型的方法，基于特征推理的方法，基于认识模型的方法。物理模型通过将实测数据与传感器观测模型数据匹配来进行身份估计。包括模拟技术和估计技术，kalman滤波等，虽然用经典的估计技术实现目标身份估计是可能的，但身份的物理模型的构造是困难的。【模拟，估计，kalman，MLE，LS】特征推理根据身份数据构造身
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2024-09-07 21:12:03
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# 大数据挖掘分析平台原理架构与实践
大数据时代的到来，使得数据量大幅增加，如何高效地从海量数据中获取有价值的信息成为一个重要课题。大数据挖掘分析平台应运而生，它能够帮助用户对海量数据进行挖掘、分析，从中获取有用的信息和洞察。
## 原理架构
大数据挖掘分析平台通常由数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和可视化展示等模块组成。下面是一个简化的大数据挖掘分析平台的原理架构图：
```mer
原创
2024-03-23 03:53:05
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思维导图一般来说技术项目可以分为四大阶段，本篇文章我会从四个阶段分别来介绍，在不同阶段需要设计哪些项目文档。 项目管理无论是TO C的外部业务需求迭代还是内部的技术项目，项目管理是必不可少的事情。这里我想介绍下面三点我个人认为在项目管理中比较重要的点。流程规范流程规范相关的话题，我在之前的文章《测试工程师的职场发展二三谈》中做了很长篇幅的描述，这里再次重温下。问：
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐，让用户新闻阅读更具多样性。 本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，java
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2023-07-10 13:31:37
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# Python数据分析技术架构图详解
Python作为一种强大的数据分析工具，拥有丰富的库和技术架构，为数据科学家提供了强大的数据处理和分析能力。下面我们来看一下Python数据分析技术架构图的详细解析和示例代码。
## Python数据分析技术架构图
Python数据分析技术架构图主要包括数据采集、数据清洗、数据建模和数据可视化四个部分。在数据采集阶段，我们使用各种数据源获取数据；数据清
原创
2024-04-17 04:01:23
55阅读
# 如何实现“企业数据架构图 技术架构图 业务架构图”
## 1. 流程概述
在实现“企业数据架构图 技术架构图 业务架构图”时，我们可以通过以下步骤来完成整个流程：
```mermaid
journey
title 实现架构图流程
section 准备工作
开发者准备数据
小白学习基础知识
section 绘制企业数据架构图
原创
2024-03-20 05:52:02
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数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的，有效的，可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。 数据挖掘环境示意图如图 3-13 所示。 数据挖掘的流程大致如下： 1．问题定义在开始数据挖掘之前，最先的也是最重要的要求就是熟悉背景知识，弄清用户的需求。缺少了背景知识，就不能明确定义要解决的问题，就不能为挖掘准备优质的数据，也很难正确地解释得到的结果。要想充分发挥数据挖掘的
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2023-07-06 21:36:30
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我们在使用大数据的时候会涉及到很多大数据技术，掌握这些技术是使用大数据的前提。在这篇文章中我们将给大家介绍一下大数据分析和挖掘技术，希望这篇文章能够更好地帮助大家提升大数据技能，学以致用，完全运用到工作当中。首先我们给大家介绍一下大数据分析技术，其实大数据分析技术就是改进已有数据挖掘和机器学习技术。开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术。突破基于对象的数据连接、
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2023-08-21 16:56:24
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数据挖掘系统功能架构图的实现流程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现一个数据挖掘系统功能架构图。首先，让我们来看一下整个实现流程和每一步需要做的事情。
实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义系统需求 |
| 2 | 收集数据 |
| 3 | 数据清洗和预处理 |
| 4 | 特征选择和提取 |
| 5 | 数据挖掘算法选择 |
| 6 | 模
原创
2024-01-05 03:37:32
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SSM项目整合1、基本概念1.1、Spring Spring 是一个开源框架， Spring 是于 2003 年兴起的一个轻量级的 Java 开发框架，由 Rod Johnson 在其著作 Expert One-On-One J2EE Dev
