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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《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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2.1 数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining）是知识发现（KDD）的核心部分，它指的是从数据集合众自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等。总体来说，数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化
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2023-07-05 10:31:15
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数据
数据是进行数据挖掘工作的基础,要是没有数据,那也就没什么可挖的了。当今时代，数据的丰富超乎想象，它可以是数字，也可以是文本，图像，声音，视频等各种形式的存在。但是要把数据变成知识和信息，并不是一件简单的事。
关于数据的一般术语：
一个数据集由变量（列）的各个观测(行) 构成，其中变量可分为输入变量和输出变量，这些变量可以是数值的也可以是属性的（categoric variables）。
大家要么是看到了数据的重要性，想要转行做数据分析师，要么是本职工作需要，想要学习一些数据分析相关的知识来赋能自己的工作。无论怎样，数据分析这项技能真的是被越来越多的人所需要，而对于在职场上的发展有更高追求的小伙伴，更是有深入学习数据挖掘的打算！那么，数据分析与数据挖掘之间有怎样的关系？有了数据分析基础是否可以更容易上手数据挖掘？在学习路径方面又需要注意些什么呢？数据分析是指用适当的统计方法对收集的
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2024-01-13 20:23:45
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区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。大数据：指无法在可承受的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；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·
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2023-09-03 09:18:56
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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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上上周面试了百度的人工智能创作组的数据挖掘岗。视频面试。一面持续了37分钟，流程：自我介绍——>是否在职和换工作动机——>介绍自己之前做过的业务——>技术栈问答——>手写算法题。这个岗位主要任务是负责用AI 将文本生成视频，并精准推送给用户。面试中问了很多树相关的算法，大概是实际工作中常用到决策树算法。因为当时准备不足，而且没用过决策树，面试答得很差，结果凉凉。不过这也没什
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2024-01-14 19:58:41
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数据挖掘与其商务智能上的应用内容摘要：数据挖掘是商务智能技术的重要组成部分，是一个新的重要的研究领域。本文介绍了商务智能技术应用现状和组成，数据挖掘的发展及现状分析，数据挖掘在现代商务智能上的应用，以及数据挖掘的过程。关键词：商务智能 数据挖掘 数据分析 1.数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数
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2023-11-24 17:00:13
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一、数据库系统技术的演变（1）数据收集和数据库创意（20世纪80年代和更早）原始文件处理（2）数据库管理系统（20世纪70年-80年代初期）层次和网状数据库系统关系数据库系统数据建模工具：实体-联系模型等索引和存取方法：B树，散列等查询语言：SQL等用户界面、表单、报表等查询处理和查询优化事务、并发控制和恢复联机事务处理（OLTP）（3）高级数据库管理系统（20世纪80年代中期-现在）高级数据模型
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2023-11-14 06:43:16
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一、什么是数据挖掘？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凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数
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2023-07-03 17:38:27
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一、数据挖掘算法概念 什么是数据挖掘？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的信息的过程。什么是数据挖掘算法？数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。
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2023-08-14 16:34:51
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数据挖掘流程：（一）数据读取：读取数据，并进行展示统计数据各项指标明确数据规模与要完成任务（二）特征理解分析单特征分析，逐个变量分析其对结果的影响多变量统计分析，综合考虑多种情况影响统计绘图得出结论（三）数据清洗与预处理对缺失值进行填充特征标准化/归一化筛选有价值的特征分析特征之间的相关性（四）建立模型特征数据与标签准备数据集切分多种建模算法对比集成策略等方案改进import numpy as n
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2023-12-15 10:53:06
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人工智能： 人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是关于知识的科学（知识的表示、知识的获取以及知识的应用）。 人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理
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2024-01-22 04:46:12
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数据挖掘学习笔记二数据仓库中的ETLETL作用：是数据仓库获得高质量的数据的环节。 解决数据分散问题。 解决数据不清洁问题。 方便企业各部门构筑数据集市。ETL：六个子过程数据提取（data extract) 数据验证 ( data verification)数据清理 (data cleaning) 数据集成 (data integration) 数据聚集 (data aggregation) 数
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2023-11-14 06:43:08
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越来越多的人认识到，数据对这个世界的影响越来越大，掌握数据就掌握了发言权。如何从数据中找到想要的知识，是得到数据之后最需要关心的。数据挖掘，也是知识发现的过程。1、理解数据现实世界中，各行各业每时每刻都在产生数量庞大的数据集，让人眼花缭乱，应该怎样理解和处理数据呢？ 数据集由数据对象组成，一个数据对象代表一个实体，也可称样本、实例、数据点或者对象。那么，该如何刻画这些数据对象呢？一般在数据仓库范围
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2024-06-09 17:36:20
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数据采集和数据清洗一、数据清洗1.数据去重（一）相关知识1> pandas读取csv文件-read_csv()2> pandas的去重函数-drop_duplicates()（二）本关任务（三）参考代码2.处理空值（一）相关知识1> DataFrame中空值的表示2> 查找空值及计算空值的个数3> 处理空值-fillna（二）本关任务（三）参考代码二、数据采集实战1
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2023-12-01 09:29:02
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业界常见的数据挖掘软件介绍一、主要介绍12种1.传统的数据挖掘套件(Classic suites)：SAS Enterprise Miner 5.3 SPSS Clementine 122.开源数据挖掘软件(Open Source)：Weka 3.4.13 RapidMiner 4.2 KNIME 1.3.5 3.自动化数据挖掘软件(Self-Acting)：KXEN Analytic
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2024-03-12 13:07:37
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