1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。4、数据探索。通过探索式
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2024-09-09 15:56:41
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1.C4.5算法 C4.5是做什么的？C4.5 以决策树的形式构建了一个分类器。为了做到这一点，需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。 等下，什么是分类器呢？ 分类器是进行数据挖掘的一个工具，它处理大量需要进行分类的数据，并尝试预测新数据所属的类别。 举个例子吧，假定一个包含很多病人信息的数据集。我们知道每个病人的各种信息，比如年龄、脉搏、血压、最大摄氧量、家族病史等。这些叫做数据属性。
在当今的大数据时代，数据来源越来越多，包括网站、企业应用、社交媒体、移动设备和物联网以及物联网产生的越来越多的数据。对于企业来说，如何从这些数据中获得真正的业务价值变得越来越重要，数据挖掘是数据分析过程中有针对性的环节。优秀的数据分析师将使用智能挖掘操作，使复杂的数据更加方便。术语中数据挖掘通常用于收集、提取、存储和分析数据等各种大型数据处理活动。它还可以用来帮助改进应用程序和技术的决策，如人工智
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2023-11-17 16:49:53
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算法实现思路首先，获取事务集和最小支持度。事务集可以采用手动输入，也可以预定义，我在这里使用字典结构预定义事务集，并使用input()方法获取用户输入的最小支持度； 其次，根据事务集，通过遍历事务集中的每项，获取所有单项集的支持度即C1，同样以字典的方式存储，其中的键为项组成的元组，值为项集的支持度，同时为了保证后续遍历时的前n个项的顺序一致，在遍历C1时，根据排序后的键来进行遍历，筛选出符合最小
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2023-12-23 23:12:04
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以京东购买预测为例，讲述数据挖局一般流程：数据挖掘流程：（一）、数据清洗 1、数据集完整性验证 2、数据集中是否存在缺失值 3、数据集中各特征数值应该如何处理 4、哪些数据使我们想要的，哪些是可以过滤掉的 5、将有价值数据信息做成新的数据源 6.去除无行为交互的商品和用户 7、去掉浏览量很大而购买量很少的用户（惰性用户或者爬虫用户）（二）、数据理解与分析 1、掌握 各个特征的含义
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2023-06-14 17:09:40
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packagecn.edu.pku.ss.dm.cluster;import Java.io.BufferedReader;importjava.io.BufferedWriter;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOExcepti
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2023-07-21 22:19:29
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1.数据分析与挖掘的必要性数据量的规模由传统的GB,TB量级，变为PB,EB,ZB级别，大数据的"4V"特点即大量（volume）、高速（velocity）、多样（variety）、价值（value). 因此一般的大数据分析需要四个核心要素：基于云计算的基础设施，分布式的大数据体系，数据分析方法与算法，行业应用知识与经验。人类的数据生产能力达到空前，从数据挖掘方法入手，无疑是最佳选择。
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2023-10-27 06:27:55
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# 使用 VSCode 实现数据挖掘
数据挖掘是从大量的数据中提取出有用信息的过程，广泛应用于商业、金融、医学等多个领域。而 Visual Studio Code（VSCode）作为一款轻量级的开源代码编辑器，给数据科学家和开发者提供了一个强大而灵活的环境来进行数据挖掘。本文将通过示例展示如何在 VSCode 中实施数据挖掘，包括使用 Python 进行数据处理和可视化。
## 1. 环境准备
原创
2024-09-26 07:28:46
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# AI 实现数据挖掘的入门指南
数据挖掘，作为一种从大量数据中提取有用信息的方法，已在各个行业中获得了广泛应用。通过运用人工智能（AI）技术，开发者可以更加高效地处理和分析数据。本文将为刚入行的小白介绍如何实现数据挖掘，并带您了解整个流程。
## 流程概述
在开展数据挖掘之前，我们需要制定一个清晰的步骤计划。以下是数据挖掘的一般流程：
| 步骤 | 描述
# 数据挖掘在C语言中的实现
数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的过程，广泛应用于商业分析、科学研究、社交网络分析等领域。虽然数据挖掘通常使用Python和R等更高级的编程语言，但我们也可以使用C语言来实现基本的数据挖掘算法。本文将通过一个简单的聚类算法示例，演示如何在C语言中进行数据挖掘，并提供代码示例。
## 数据挖掘的基本流程
在进行数据挖掘时，通常
# Java实现数据挖掘
## 什么是数据挖掘？
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现模式、关联和知识的过程。它包括一系列的技术和方法，用于从结构化和非结构化数据中提取有用的信息。数据挖掘的目标是通过分析大数据集，发现隐藏在其中的规律和趋势，并将其应用于业务决策、市场营销、风险评估等领域。
## Java在数据挖掘中的应用
Java作为一种广泛使用的编程语言，具有强大的数据处理和分析能力，因
原创
2023-08-06 19:13:11
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1、数据分析和数据挖掘的区别 数据分析：描述和探索性分析，评估现状和修正不足；侧重于实际的业务知识；掌握统计学、数据库、EXCEL、可视化等技术；需结合业务知识统计结果。 数据挖掘：数据采矿过程，发现未知模式和规律；要求数学功底和编程能力；生成模型或规则。数据挖掘侧重现状的描述和查因，而数据挖掘倾向未知数据的预测。 2、常见的数据结构—字符串、列表、元组、字典 （1）字符串的构造 当字符串中含有双
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2024-01-15 22:33:25
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利用python如何进行数据挖掘python有强壮的第三方库，广泛用于数据剖析，数据发掘、机器学习等范畴，目前python编程已经受到越来越多的人学习和使用，在数据挖掘的时候也使用其中，那么利用python如何进行数据挖掘呢?1、Scipy根据Numpy,可以供给了真实的矩阵支撑，以及大量根据矩阵的数值计算模块，包含：插值运算，线性代数、图画，快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。2、M
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2023-05-26 15:05:31
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本节书摘来自华章社区《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一书中的第2章，第2.3节项目—发现软件项目标签中的关联规则，作者[美] 梅甘·斯夸尔（Megan Squire），2.3 项目—发现软件项目标签中的关联规则1997年，Freshmeat网站创立，它是一个跟踪免费、自由和开放源码软件（FLOSS）项目的目录。2011年，该网站更名为Freecode。在出售、并购和多次网站重新设计之后，
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2024-01-31 09:26:30
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6.1 初识Mahout Apache Mahout是Apache基金支持的顶级项目，其目标在于建立可伸缩的用于机器学习算法库。现在，Mahout支持数据挖掘的三个领域： （1）Recommendation mining，推荐引擎（协同过滤）；（2）Clustering，聚类； (3)Classification，分类。 目前，Apache发布的最新版本是0
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2023-07-20 17:09:13
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为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。l 分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CARTl 聚类
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2023-07-04 11:21:06
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这是一本书的名字，叫做【Hadoop大数据分析与挖掘实战】，我从2017.1开始学习
软件版本为Centos6.4 64bit，VMware，Hadoop2.6.0，JDK1.7.
但是这本书的出版时间为2016.1，待到我2017.1使用时，一部分内容已经发生了翻天覆地的变化。
于是我开始写这么一个博客，把这些记录下来。
这是一本书的名字，叫做【H
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2023-07-11 22:41:38
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6.1项目背景和业务分析需求的提出......6.2数据分析师参与需求讨论针对需求收集相关的背景数据和指标，熟悉业务相关逻辑从数据分析的专业角度评价初步的业务分析需求是否合理，是否可行6.3制定需求分析框架和分析计划确定项目目标变量的定义分析思路的大致描述分析样本的数据抽取规则潜在分析变量（模型输入变量）的大致圈定和罗列分析过程中的项目风险思考和主要的应对策略项目的落地应用价值分析和展望6.4抽取
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2023-12-01 07:26:52
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> 算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。</span>import java.util.HashMap;
imp
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2023-07-19 12:58:26
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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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