理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
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2023-07-12 23:03:56
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第1章 初识数据挖掘随着计算机技术、网络技术、通信技术和Internet技术的发展，以及各行各业业务操作流程的自动化，企业内积累了大量业务数据，这些数据动辄以TB计算。这些数据和由此产生的信息是企业的财富，它如实地记录着企业运作的状况。面对大量的数据，迫使人们不断寻找新的工具，来对企业的运营规律进行探索，为商业决策提供有价值的信息，使企业获得利润。能满足企业这一迫切需求的有力工具就是数据挖掘。对于
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2024-01-15 13:27:09
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数据挖掘工具是怎样准确地告诉你那些隐藏在数据库
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2024-09-09 15:34:07
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在现代信息技术的浪潮中，数据挖掘与融合技术愈发显得重要。随着企业的数字化转型，各类数据的产生、存储和应用日益丰富，如何有效地进行数据挖掘与融合，提升数据的价值，成为各行业亟待解决的问题。本文将详细探讨这一问题的解决过程，从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘到复盘总结，全方位展现如何应对数据挖掘与融合技术所带来的挑战。
### 背景定位
在分析企业的业务场景时，我们将数据挖掘与融合
# 数据挖掘理论与技术实现指南
## 导言
数据挖掘是从大量数据中发现规律、模式和知识的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库等领域的知识，可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息和洞察力。本文将教会你如何实现数据挖掘理论与技术，并提供了每个步骤所需的代码示例和解释。
## 数据挖掘流程
数据挖掘的过程通常可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 问题定
原创
2023-09-01 04:53:14
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随着数据库和计算机网络的广泛应用，加上先进的数据自动生成和采集工具的使用，人们拥有的数据量急剧增大。然而数据的极速增长与数据分析方法的改进并不成正比，一方面人们希望在已有的大量数据的基础上进行科学研究、商业决策、企业管理，另一方面传统的数据分析工具很难令人满意的对数据进行深层次的处理，这样二者之间的矛盾日益突出，正是在这种状况下，数据挖掘应运而生。数据挖掘
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2023-09-05 19:23:31
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1. 引言 数据挖掘(Data Mining)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，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(Knowledge Discovery in D
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2023-08-13 21:57:36
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理论来说,如果不同的模型在评分上类似但是结果上差异较大,那么这些不同的模型融合效果会比较理想.内容简介1. 简单加权融合:回归(分类概率):算术平均融合,集合平均融合(权重的差异不宜过大)分类:投票(Voting)综合: 综合排序(Rank averaging),log融合 (分线性)2. stacking/blending构建多层模型,并利用预测结果再拟合预测3. boosting/
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2023-08-12 20:25:18
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古人云，“鱼，我所欲也，熊掌亦我所欲也；二者不可得兼”。大数据时代，数据挖掘诚可贵，例如各类APP通过收集我们的行为信息进行购买商品与美食预测和推荐，提高用户体验和提升效率；然而，隐私保护价更高，例如敏感的个人信息（姓名、家庭住址和手机号码等）被某些机构收集，为了某种利益被非法贩卖或泄露，定向电信诈骗由此而生，山东徐玉玉案件给社会敲响了警钟。在大数据的应用场景下，在满足数据安全和隐私保护的同时，实
在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律
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2023-07-26 18:58:08
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3.1 数据挖掘概述3.1.1 数据挖掘概念20世纪80年代末，数据挖掘（Data Mining，DM）提出。1989年，KDD 这个名词正式开始出现。1995年，“数据挖掘” 流传。从科学定义分析，数据挖掘是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和知识的过程。从技术角度分析，数据挖掘就是利用一系列的相关算法和技术，从大数据中
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2023-11-17 19:48:19
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数据仓库技术所解决的问题是如何更合理和更有效地组织企业的数据体系，以更好地满足企业信息型应用对数据的要求,降低企业的数据管理、数据获取和数据集成的成本,提高数据系统响应速度，提高数据质量和数据的一致性。数据挖掘技术所解决的问题是如何针对具体的分析对象和分析需求，尝试通过智能和自动化的手段把数据转换为有用的信息和知识。14.1决策支持系统的发展 14.1.1决策支持系统及其演化
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2024-01-11 17:03:10
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基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种意义上来说，大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。 简而言之，大数据就是数据分析的前
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2023-11-02 09:19:35
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数据挖掘和机器学习近年来被大多数人所听说，这两个词近年来因为大数据的听上去高大上的词汇，其实在我们的生活中到处存在，往往是计算机知识中融入了数学（统计方面的知识）。数据挖掘往往和机器学习一起出现在各种地方，要用到数据挖掘的地方必有机器学习，在数据量小的时候，他们可能不会有依赖关系，往往通过人工的处理，就会在小范围的数据量中找到有价值的信息，并做出判断或者预测，但是在现在的社会，大数据时代，每天产生
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2024-05-21 18:06:14
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一、综述本节介绍了一些提高分类准确性的技巧，主要学习了三种组合分类方法(bagging、boosting、随机森林)(1-4)和一些应对不均衡数据的处理方法(过抽样、欠抽样、阈值移动、组合方法)(5)。二、主要内容 1、组合方法概念：将多个模型/基分类器组合在一起，创建一个改进的分类模型；对于一组待预测数据，每个基分类器分别进
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2023-11-13 21:44:47
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《数据挖掘原理与实践》并不是很复杂难解，适合数据挖掘的初学者.该书概述了数据挖掘的基本过程,并对常用的方法进行了细致的讲解.并配合实例分析,使之更易入门.这两天把这本书大致的浏览了以便,在此做个总结,以便下次预览时能有所领悟.数据挖掘的定义数据挖掘可以从两个方面来进行定义:技术和商业.从技术上来说数据挖掘就是从大量的数据中提取有用信息的过程.从商业的角度来说,数据挖掘是一种商业信息处理技术,其主要
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2024-01-14 14:35:49
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数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learni
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2023-08-16 14:31:14
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数据挖掘：又称从数据中发现知识，简称KDD1、为什么进行数据挖掘？ 迈向信息时代 数据挖掘把大型数据集转换成知识。 数据挖掘是信息技术的进化 数据收集和数据库创建—>数据库管理系统—>1.高级数据库系统 2.高级数据分析2、什么是数据挖掘？ 许多人把数据挖掘视为数据中的知识发现（KDD）的同义词，其实更准确地来说数据挖掘是一个知识发现过程的步骤。 广义上的定义：数据挖掘是从大量数据中挖
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2024-01-11 13:40:45
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数据仓库与数据挖掘第一章：数据仓库和数据挖掘概述1.1 数据仓库的产生数据仓库与数据挖掘：
数据仓库和联机分析处理技术(存储)。数据挖掘：在大量的数据中心挖掘感兴趣的知识、规则、规律、模式、约束(分析)。数据仓库用于决策分析：
数据仓库：是在数据库已经大量存在的情况下，为了进一步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的，并不是‘大型数据库’。数据仓库与数据库的区别：数据库数据仓库事务处理决策
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2024-01-23 10:58:44
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怎么区别数据挖掘与数据分析数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。 从分析的过程来看，数据分析更侧重于统计学上面的一些方法，经过人的推理演译得到结论
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2023-11-30 13:33:01
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