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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数据挖掘1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。(商业定义)按企业即定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或已知的规律，并进一步将其模型化的先进的有效方法。2.数据挖掘的功能：描述和预测。描述：刻画了数据库数据的一般特性；预测：在当前数据上进行分析，以此进行推断。1)概念
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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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
目录 5.1 自动预测趋势和行为 5.2 关联分析 5.3 聚类 5.4 概念描述 5.5 偏差检测 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。5.1 自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场
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2023-08-09 23:52:28
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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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数据挖掘的功能
数据挖掘的目标是从数据中发现隐含的、有意义的知识。
1. 概念描述
概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。
l 特征性描述：用于描述某类对象的共同特征。
l 区别性描述：用于描述不同类对象之间的区别。
2. &nbs
原创
2010-09-06 00:02:54
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数据挖掘通过预測未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有下面五类功能。 1、自己主动预測趋势和行为 数据挖掘自己主动在大型数据库中寻找预測性信息，以往须要进行大量手工分析的问题现在能够迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的样例...
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2015-02-04 19:49:00
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随着数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入 、 查询 、 统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了 “ 数据爆炸但知识贫乏 ” 的现象。1 数据挖
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2023-09-21 07:48:06
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数据分析数据挖掘什么是数据挖掘数据挖掘：用于寻找数据中隐含的知识，并用于产生商业价值的一种手段为什么要做数据挖掘技术和商业就像一对双生子，在互相促进中不断演进发展。随之而来的就是个大公司的业务的突飞猛进，也涌现出很多的新模式，使得数据量激增。面对数以千万甚至上亿以及不同形式的数据。很难再用纯人工、纯统计的方法从成千上万的变量中，找到其隐含的价值。所以我们需要一种规范的解决方案，能够利用并且充分利用
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2023-07-31 10:26:08
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总的来说，数据挖掘任务可以分为两类：描述性的和预测性的。描述性的数据挖掘任务是对目标数据集中数据的属性进行特征描述，而预测性的挖掘任务是对当前数据进行归纳以进行预测。1，特征描述和区分 特征描述是对某类的数据的一般特征或属性的总结。特征描述的结果可以以多种方式进行展现，例如饼状图，条形图，曲线，多维数据立方体，多维表等。 数据
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2023-08-08 09:42:30
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数据挖掘 随着数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致
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2023-07-10 14:43:30
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数据挖掘定义： 数据挖掘是从大量的，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。数据挖掘涉及到的知识： 数据库技术、统计学、可视化、高性能计算、人工智能、机器学习 关于数据、信息、知识的理解：也就是说 ： 对于一个客户：它的年龄25岁，收入10万中的25、10就是数据（单独说25，10我们是不知道它是啥意思的）
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2023-07-16 09:58:07
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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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文章目录Python数据挖掘框架项目背景与分析数据读入与检查数据预处理数据校正缺失值填充均值填充填充固定值0值填充众数填充中位数填充中位数或均值+随机标准差填充上下条的数据插值填充填充KNN数据填充模型预测的值数据创建数据转换最大最小标准化（max-min标准化）z-score变换对数变换box-cox变换数据清洗缺失值异常值无关值噪音重复值数据集成数据规约维归约属性子集选择启发式的（探索性的）
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2023-09-11 17:21:22
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I . 数据挖掘 功能II . 数据挖掘 结果判断III . 数据挖掘 学习框架IV . 数据挖掘 分类
原创
2022-03-09 10:17:00
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1. 什么是数据挖掘？ 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识，很多人也把数据挖掘视作“数据库中的知识发现”（KDD）。 数据挖掘的步骤包括：数据清理（消除噪音或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起） 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作）数据规约（属性规约、数值规约）数据挖掘（基本步骤，使用智能方
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2023-07-10 14:43:28
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什么是数据挖掘？ 数据挖掘从数据、信息再到知识形成完整的决策流程，从客观的定量分析到抽象逻辑的定性结果，是经过实践检验并能辅助管理者的判断取向。数据挖掘的挖掘功能数据挖掘的挖掘功能包括：分类、聚类、预测和关联四大类模型，基于统计分析。分类：聚类： 预测&nbs
数据挖掘和知识发现数据挖掘是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程。 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过，在线分析处理，情报检索，机器学习，专家系统（像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。知识发现(KDD Knowlege Discovery in Database,KDD)：知识发现是所谓“数据挖掘”的一种更广义说法，从从各种信息中，根据不同的需求获得知识的过程。
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2023-07-11 09:25:27
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第一章节是从一个餐厅的角度出发，引出来许许多多的相关概念。第一个概念就是什么是数据挖掘，这个简单，望文生义就好了。它的名字本身就诠释了它的内涵。基本任务还是得记一下：1分类与预测。（有点像量化，股票交易）2聚类分析（）3关联规则（）4时序模式（）5偏差检测（）关于定义挖掘目标，就是什么菜品推荐，门店开在哪，这些问题。可以不多说。关于数据取样，没啥好说的。 然后重点在后面，数据质量分析：有
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2023-10-03 11:47:47
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