抽样数据的收集和整理收集数据时的误差常用的抽样方法设计调查问卷的原则第一节：数据的收集和整理全面调查与抽样调查是数据收集过程中最常用的2种方法。1.全面调查：就是对调查对象逐个排查。 优点：得到的数据全面，可靠
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2023-12-27 09:24:06
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数据挖掘：数据挖掘是从已知数据集合中发现各种模型，概要和导出值的过程数据挖掘是一个迭代的过程：首先研究数据，利用某个分析工具来检查数据，然后从另一个角度来考虑这些数据，根据需要修改数据，接着从头开始，应用另外一个数据分析工具得到更好的或者不同的结果。这个过程可能循环许多次。适合数据挖掘的一般实验性程序包括一下步骤：1.陈述问题，阐明假设 在这一步中，
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2023-09-22 11:46:04
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以下是用 Java 实现抽样全字段校验的详细代码方案，包含字段标准化处理和高效随机抽样逻辑：一、核心代码实现（带注释）import java.sql.*;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.Collectors;
public class SamplingValidator {
1 Apriori 算法 Apriori 算法是一关联规则算法，很多数据挖掘算法是在Apriori算法基础上改进的，比如散列、基于数据分隔的方法。 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 basketanalysis)。
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2023-12-12 23:02:24
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1.数据分析和数据挖掘联系和区别联系：都是搞数据的区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多。2.用什么语言数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab给土豪去玩吧。数据挖掘：python是必须，java/c/c++是基础，hadoop/mapreduce/spark先掌握一点，因为并
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2023-11-16 12:03:58
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本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。
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2022-03-22 10:37:30
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1、爬虫用了哪些包去抓的 答：requests、pyquery、selenium 2、词云用的哪个包 wordcloud 3、询问玩了什么游戏，回答原神，现在要写一个原神竞品的报告，应该从哪些方面去分析 答：根据游戏定位、用户群体、抽卡机制等方面 3、项目经历 4、机器学习的基本流程 数据探索、数据清洗（缺失值、重复值和异常值处理，属性规约）、特征工程、模型优化 5、介绍一下决策树 决策树是一种有
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2024-09-27 21:02:28
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学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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今日鸡汤感时花溅泪，恨别鸟惊心。「数仓宝贝库」，带你学数据！导读：本文以餐饮行业的数据挖掘应用为例，详细介绍数据挖掘的建模过程。数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。对餐饮企业而言，数据挖掘的基本任务是从餐饮企业采集各类菜品销量、成本单价、会员消费、促销活动等内部数据，以及天气、节假日、竞争
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2023-04-26 13:10:52
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# 数据挖掘全置信度余弦的实现指南
在数据挖掘和机器学习的领域中，余弦相似度是一个非常重要的度量，它通常用来计算两个向量之间的相似度。全置信度余弦则是这个概念的一个扩展，主要用于处理具有不确定性的网络数据。在这篇文章中，我将指导你如何实现全置信度余弦，并逐步解释每个步骤和对应的代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们先从整体流程入手，帮助你了解将要进行的步骤。下面的表格简要概述了实现全置信
通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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数据挖掘师是一个十分重要的岗位，这个岗位专门为数据分析以及大数据服务。很多人都想进入数据分析这个行业，但有不少人虽然通过努力学习数据挖掘知识进入到了数据分析行业，但还是对数据挖掘工作有很多的不自信，不知道如何成为一名优秀的数据挖掘师。下面我们就给大家讲讲如何成为一名优秀的数据挖掘师。如果想成为一名优秀的数据挖掘师，就需要学习三个级别的课程，第一就是执行能力，第二就是专业能力，第
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2024-01-15 14:19:14
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如今，许多的商业机构每天都可以获取大量的基础数据，即使一个触摸屏或是某一个显示终端处理过的订单、某一笔会计业务，我们都不能忽视其数据的意义。对于大型的零售公司、网络的销售卖家等商业机构，搜集数据的目的不仅是利用这些数据来改善商业目标，然而，如何有效的使用这些数据，也需要由专业研究人员来完成。数据挖掘（data mining）是研究从非常大的数据库中开发出有用的决策信息的方法。一般是指从大量的数据中
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2023-09-01 22:57:30
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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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# 数据挖掘与分析中数据抽样的标准
在数据挖掘与分析中，数据抽样是一个重要环节，能够有效提升分析效率和准确性。下面我将为你详细介绍数据抽样的标准和实现流程。
### 数据抽样的流程
以下是数据抽样的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定目标和问题 |
| 2 | 收集和准备数据 |
| 3 | 选择抽样方法 |
| 4
原创
2024-10-14 06:04:30
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前段时间在做一个挖掘模型时，模型的特征决定了选择的数据是严重有偏的，怎样在这样的数据上进行抽样，得到能比较好地反映真实情况的数据样本是很关键的。自己对统计学仅仅限于大学课程的学习，很少做过实验，在做数据预处理走了一些弯路。下面对数据挖掘中的抽样发表一点浅见。 在数据挖掘的数据预处理
引言：为了能更轻松地从巨大的数据集中找出关系、集群、模式、分类等信息，企业或个人都需要借助一些适合自己的业务特色和能力水平的工具。借助这类工具可以帮助我们做出最准确的决策，为我们的业务获取更多利益。这一期的公众号我们就为大家总结了目前市面上最受欢迎评价最高的数据挖掘工具，可以帮助大家从各种角度分析大数据，并通过数据做出正确的业务决策。 1 SASData
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2024-03-12 05:24:41
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《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
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2023-09-26 13:39:03
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大数据之所以受到人们的关注和谈论。是由于隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。下面内容供个人学习用，感兴趣的朋友能够看一下。 智库百科是这样描写叙述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是眼下人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平庸过程。数据挖掘是一种决策支持过程。它
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2023-09-04 21:20:56
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一 介绍数据挖掘和机器学习是进行数据处理的非常有用的工具，当代的好多数据都使用这两种方法。但是这两种方法却包含很多模型和方法，对于初学者来说，面对这些模型总是无从下手。因此，后面的论述主要以处理数据的流程入手，把每个方法带入到数据处理的步骤中来讲，使得这些方法在数据处理中的具体位置有一个清晰的显示，有利于理解这些方法。 对于数据处理来说，整个处理的流程如下图1所示[1]： 由此可见，数据处理的流程
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2024-01-16 17:15:30
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