人人都可以简单入门Python、爬虫、数据分析 简说Python推荐
作者：云朵君导读： 大家好，我是云朵君，最近有很多小伙伴留言说，想要我分享一些数据挖掘实战案例。今天就来给大家分享一个这么一个项目。本次数据挖掘主要目的是理清楚数据挖掘的一般过程与基本方法，并没有进行太过复杂的挖掘分析，或许会存在很多分析不够深入的情况，欢迎各位大佬交流讨论。 app客户流失及客户行为偏好分析（仅供
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2024-04-22 15:36:51
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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
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2023-10-26 22:52:59
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关联度分析关联度分析是指给出物品或对象的相似度。主要有以下的应用场景。给目标受众提供不同的服务或者广告电影推荐或者淘宝商品推荐基因分析，发现共同的祖先物品推荐为了简化代码，我们只同时考虑两个物品。比如用户A买了牛奶和面包。我们希望遵循一个原则：如果用户A买了X，那么他很有可能也买Y。加载数据集import numpy as np
file = "affinity_dataset.txt"
X =
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2023-12-12 15:56:45
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# 数据挖掘的案例：一个简单的流程指南
数据挖掘是获取知识和洞察的过程，通过分析大量数据中隐藏的信息。对初学者来说，理解并实现一个完整的数据挖掘案例是非常重要的。以下是一个简单的数据挖掘流程和示例代码。
## 数据挖掘流程
```markdown
| 步骤 | 说明 |
|------|-------------------------|
| 1
原创
2024-10-23 05:29:41
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5 准备数据:如何处理出完整.干净的数据？找到数据: 通过查询数据库查找原始数据。这里路径可能会有很多，oracle，mysql，redis。excel这些都是。数据探索： 数据变多，数据升维。 你可以理解成，你获取的数据是大量的一段话。数据分析需要拆段成句子，继续把句子拆成词语，词语可以继续进行拼音拆分。这样就是数据变多了，对应维度也不一样了。获取xx出现次数，位置，出现时候的特殊性。如果是数据
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2024-01-15 09:24:24
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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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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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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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这里展示一个完整的数据挖掘实例，以供参考。数据挖掘是为了从数据中挖掘出有用的信息，提供决策依据，data driven decision making，而不是people driven或者boss driven。（减少拍脑袋有助于减少脱发，不信看你们公司大佬们都脱成啥样了）首先，必须明确需求和目标，要知道自己想干什么和想达到什么。否则不就是瞎搞么，此处又要实名diss吉利了（我为吉利默哀三秒，重拾
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2023-09-21 10:37:05
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上图是关于一个数据分析的笑话，就像手里有把锤子，看什么都像钉子。知道些数据分析的技巧，逮着话题就分析。有句话说，只要你拷问数据上百遍，数据总能招供。不过我们可以从里边窥见数据分析的一般性技巧：假设检验，采样，方差分析，相关性分析等等。数据分析，或者说数据挖掘，目的是从大数据中寻找到有趣模式和知识。数据挖掘，使用到了多种技术，包括统计学，模式识别，可视化，机器学习等等。今天我们来探究一下在数据挖掘领
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2023-11-12 10:16:29
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# 数据挖掘案例学习指南
在这篇文章中，我们将学习如何实现一个数据挖掘案例。我们将通过以下几个步骤教会你数据挖掘的基本流程和实现方法。
## 数据挖掘的基本流程
下面的表格展示了数据挖掘的基本流程，主要分为几个步骤：数据收集、数据预处理、数据分析、模型建立和评估。
| 步骤 | 描述 |
|--
关联分析是数据挖掘体系中重要的组成部分之一，其代表性的案例即为“购物篮分析”。我们以数据挖掘软件Clementine自带的一个购物篮分析的数据为例，从多个方面来探讨这一方面的内容。 关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，
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2024-01-26 20:39:54
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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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# 数据挖掘过程案例详解
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程。对于刚入行的小白来说，了解数据挖掘的整个过程，能够帮助你更好地掌握相关技能。本文将为你提供一个清晰的工作流程，并附上每一步的代码示例以及相应的解释。
## 数据挖掘流程
下面是数据挖掘的标准流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------
数据库版本：oracle database 11.2.0.1.0sqldeveloper版本：3.0例子的目标是预测SH用户下customer拥有信用卡的概率首先你要有一个建立一个用于data mining的用户，然后通过sqldeveloper图形界面创建data mining资料库资料库建好之后准备工作也就基本完成了（别跟我说没装oracle datab
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2023-10-03 19:58:57
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1.概述 大数据时代，数据的存储与挖掘至关重要。企业在追求高可用性、高扩展性及高容错性的大数据处理平台的同时还希望能够降低成本，而Hadoop为实现这些需求提供了解决方案。面对Hadoop的普及和学习热潮，笔者愿意分享自己多年的开发经验，带领读者比较轻松地掌握Hadoop数据挖掘的相关知识。这边是笔者编写本书的原因。本书使用通俗易懂的语言进行讲解，从基础部署到集群管理，再到底层设计等内容均由涉及
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2023-07-13 16:56:17
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数据分析与数据处理数据分析与数据处理复习题第一章——数据分析与数据挖掘习题一习题二第二章——数据习题一习题二第三章——原数据的问题习题一习题二第四章——数据仓库与数据库习题一习题二第五章——回归习题一习题二第六章——频繁项集习题一习题二第七章——分类习题一习题二习题三习题四第八章——聚类习题一习题二第九章——离群点习题一习题二 数据分析与数据处理复习题留个笔记，说不定以后用上第一章——数据分析与
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2023-11-15 16:27:41
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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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k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。 假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。 k平均聚类发明于1956
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2023-12-25 13:01:21
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