文章目录0 引言1 数据挖掘技术及工具1.1 什么是数据挖掘？1.2 数据挖掘的过程？1.3 常用的数据挖掘技术1.4 ODM2 水文数据分析系统功能设计3 系统实现与应用3.1 数据获取与清理3.2 模型建立4 结语 2012年12月 计算机工程与设计0 引言洪水是现实生活中频发的一种自然灾害，水文数据是研究水问题的重要基础数据。随着水利行业信息化建设发展，目前积累了大量水文数据资料。如何充分
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2023-10-10 06:01:49
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# 数据挖掘应用案例：旅游推荐系统
数据挖掘是一种通过分析大量数据来提取有价值信息的技术。在当今数据驱动的时代，其应用范围极其广泛，其中旅游推荐系统便是一个典型的应用案例。本文将介绍如何利用数据挖掘技术构建一个简单的旅游推荐系统，并提供相关代码示例。
## 旅游推荐系统简介
旅游推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，利用数据挖掘技术为用户提供个性化的旅游建议。这种系统通常会处理用户的旅行历史
正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。  
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2024-07-23 21:17:44
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数据分析与数据挖掘实战案例（7/16）：2022 年首届钉钉杯大学生大数据挑战赛练习题目 练习题 A：二手房房价分析与预测要点：1、机器学习2、数据挖掘3、数据清洗、分析、pyeahcrs可视化4、随机森林回归预测模型预测房价整体代码：过程代码：1、读入数据、清洗数据：import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_csv("data.csv",
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2023-10-02 10:33:11
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# 数据挖掘方法应用案例指南
数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息的过程，通常包括数据预处理、数据分析、模型开发与评估等步骤。本文将以一个简单的案例为例，指导初学者如何实现数据挖掘。我们将建立一个针对学生成绩预测的模型，并逐步解释每个步骤。
## 数据挖掘流程
以下是实现数据挖掘的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定目标和需求 |
|
今天是机器学习专题的第19篇文章，我们来看经典的Apriori算法。Apriori算法号称是十大数据挖掘算法之一，在大数据时代威风无两，哪怕是没有听说过这个算法的人，对于那个著名的啤酒与尿布的故事也耳熟能详。但遗憾的是，随着时代的演进，大数据这个概念很快被机器学习、深度学习以及人工智能取代。即使是拉拢投资人的创业者也很少会讲到这个故事了，虽然时代的变迁令人唏嘘，但是这并不妨碍它是一个优秀的算法。我
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2023-10-11 20:32:39
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数据挖掘（一）使用 Apriori 算法进行关联分析1.关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式:频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。2.相关术语关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分
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2023-10-18 21:52:34
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# 数据挖掘中的Apriori算法应用案例
在数据挖掘中，Apriori算法是用于发现频繁项集的一种经典算法。通过掌握Apriori算法，小白可以分析消费者的购买行为，并从中提取有价值的规律。本文将带领你通过一个简单的案例了解Apriori算法的应用流程。
## Apriori算法应用流程
首先，我们可以将应用Apriori算法的整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-09 06:25:05
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# 数据挖掘技术的应用案例
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个行业中得到了广泛应用。从市场营销到医疗健康，许多领域都利用数据挖掘技术提取有价值的信息。本文将向您介绍如何实现一个简单的数据挖掘项目，并且通过一个具体的应用案例来展示整个流程。
## 数据挖掘流程概述
首先，让我们看看数据挖掘的基本流程。以下是一个表格，概述了数据挖掘项目的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 数据挖掘的应用案例——利用数据挖掘优化旅行推荐
在现代社会，数据无处不在，数据挖掘技术则成为了挖掘有价值信息的关键工具。在旅行推荐领域，数据挖掘可以帮助用户找到最佳的旅游线路与目的地。本文将通过一个简单的案例，展示如何运用数据挖掘技术提升旅行推荐的效果。
## 数据挖掘的基本概念
数据挖掘是从大量数据中提取隐藏在其中的知识与模式的过程。它结合了统计学、机器学习和数据库技术，以发现数据中的
# 数据挖掘中的关联分析应用案例
在大数据时代，数据挖掘技术被广泛应用于各个领域。关联分析，作为数据挖掘的重要技术之一，能够发现不同变量间的关联关系，帮助企业做出更明智的决策。在这篇文章中，我们将探讨关联分析的基本概念以及其应用案例，并提供相关代码示例。
## 关联分析简介
关联分析是一种寻找数据集中项与项之间的关系的方法。它通常用于市场篮子分析，目的是找出消费者购买行为的模式。例如，从购物
3、数据挖掘可以做什么？
数据挖掘的用处有很多，在这里我只想从技术和应用两个层面来简单谈谈。
从技术层面来说，按照数据挖掘产出的知识可以粗分为两大类：描述型挖掘和预测型挖掘。描述型挖掘是对现有数据的进一步精炼和归纳，从中抽取中更宏观的反映数据特征的概念描述。举个例子来说，某家银行有几百万客户，数据仓库中存储了每个客户的人口统计信息、账户信息、交易信息、
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2023-12-28 22:39:05
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前言本实例采用python3环境，编辑器采用Jupyter Notebook，安装使用方法请参考，本实例中所用到的附件内容放在文末，如果想要自行运行一下代码，可以尝试一下。Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程亲和性分析示例终于迎来了第一个数据挖掘的例子，我们拿这个亲和性分析的示例来具体看下数据挖掘到底 是怎么回事。数据挖掘有个常见的应用场景，即顾客在购买一件商品时，商家可以趁机了解
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2024-01-21 05:34:42
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随着银行卡用卡环境的不断改善，以及各商业银行服务的改进，人们越来越多地接受并习惯于使用银行卡，各商业银行也积累了大量与使用银行卡相关的数据。过去这些数据仅用来核对账务和打印留作凭证，数据内部包含的各种信息对银行经营工作的作用没有得到重视，或者由于技术条件限制难以对其进行分析。近年来，随着数据挖掘技术的发展，如何对这些数据进行有效利用，挖掘用卡行为中潜在的对银行经营管理有益的信息，已引起各家银行的高
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2023-08-11 22:04:56
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泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中
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2023-09-25 10:09:21
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一、文本分类：用电脑对文本集(或其他实体或物件)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。本实验从中国新闻网爬取了10类（财经、国际、It、健康、军事、能源、汽车、体育、文化、娱乐）共180多万篇新闻，经过分词、取名词、去掉停用词、计算tfidf降低维度、然后生成分类器的输入数据，采用朴素贝叶斯作为baseline，还用了svm和libsvm分类器来对这100万篇文章进行分类。然后输出分类结果和一
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2023-09-28 12:38:33
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这一课时，我们进入第四种数据挖掘算法——关联分析的学习。关联分析是一种无监督学习，它的目标就是从大数据中找出那些经常一起出现的东西，不管是商品还是其他什么 item，然后靠这些结果总结出关联规则以用于后续的商业目的或者其他项目需求。一个例子不管你在哪一个数据挖掘课堂上，几乎都会听到这样一个“都市传说”：在一个大型超市中，数据分析人员整理了一整年的购物篮数据，来分析大家都买过什么样的东西。就在对购物
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2023-09-18 15:00:00
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## 文本数据挖掘应用案例Python
在当今信息爆炸的时代，人们每天都会产生大量的文本数据，如社交媒体上的帖子、新闻文章、评论等。这些文本数据蕴含着丰富的信息，但要从中提取出有用的信息并进行分析并非易事。这时候，文本数据挖掘技术就变得尤为重要。
文本数据挖掘是通过使用自然语言处理、文本分析和机器学习等技术，从大规模的文本数据中提取出有用的信息和知识的过程。Python作为一种功能强大、易学易
原创
2024-03-07 04:54:23
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文本挖掘junjun2016年2月4日 文本分析的应用越来越广泛，今天就讲讲关于评论数据的那点事。 评论数据的获取：一般通过网络爬虫的方式抓取各大网站的评论数据，本次分析数据就来源于携程网某酒店的评论，成功爬取该酒店的评论数据，于是我开始使用这些数据做相关的分析。（注意：数据分析、挖掘时，这部分工作可以有专门的人员来完成） 1、加载数据和包#1）本文使用的包主要有三个：Rwordseg包用于
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2023-09-15 21:59:05
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随着网络时代的到了，用户可获得的信息包含了从技术资料、商业信息到新闻报道、娱乐资讯等多种类别和形式的文档，构成了一个异常庞大的具有异构性、开放性的分布式数据库，而这个数据库中存放的是非结构化的文本数据。结合人工智能研究领域中的自然语言理解和计算机语言学，从数据挖掘中派生出了两类新兴的数据挖掘研究领域：网络挖掘和文本挖掘。网络挖掘侧重于分析和挖掘网页相关的数据，包括文本、链接结构和访问统计(最终
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2024-03-24 09:56:07
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