数据挖掘（Data mining，简称DM）从狭义上是指从数据库中提取知识。具体的说是在数据库中，对数据进行一定的处理，从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。在其他文献中有许多类似的提法，例如：数据分析，知识获取，知识萃取，数据构成[1]等。数据挖掘方法在数据库系统和人工智能领域是一个新方向。这里所说的知识是指大量数据中存在的规律性(r
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2023-05-30 21:04:42
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1.数据挖掘一般流程1.1 业务需求分析业务需求分析是机器学习算法工程的第一步，是整个项目的基础，也是整个流程当中最重要的环节，主要体现在以下几个方面：业务是否适合用机器学习算法来解决。业务目标是否明确，是否单一，是否有其他关联目标。业务目标的主次关系，因果关系，流程关系。业务承担对象。1.2 获取数据获取数据：获取业务相关数据，用于机器学习项目建模，训练，调参，优化等。本地存储数据html页面数
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2023-09-21 14:28:18
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处理过程大数据分析与挖掘的过程一般分为如下几个步骤：任务目标的确定。进行应用的需求分析，明确目标，了解先验知识和最终目标。目标数据集的提取。根据目标抽取数据集，选择与目标最相关的属性子集。数据预处理。包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据约减等操作。建立适当的分析与挖掘模型。包括统计分析、分类回归、聚类分析、异常检测等。模型的解释与评估。解释挖掘出的模型，可通过可视化找出用户需要的模型。知识的应用
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2023-08-10 08:43:29
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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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数据挖掘就是从大量的、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是又是潜在有用的信息和知识的过程。在应用中作用分为： 分类、估值、预测、相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。常用技术： 统计技术、关联规则、基于历史的分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述等十三种常用技术。1
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2023-05-30 21:04:21
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数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
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2023-05-30 20:33:10
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常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。 1．关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。 对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开
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2023-05-26 20:11:45
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一、基本概念从数据中“淘金”，从大量数据（文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在的关系、模型和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，这就是数据挖掘。 简言之，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。它是利用各种分析工具在大量数据中寻
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2023-06-01 11:24:36
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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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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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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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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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说来惭愧，开始写这篇博客的动力是由于我数据挖掘考试挂了......自己在寒假重新学习这一科，顺带着写写自己的感悟，希望能与大家一起学习。我有什么错漏或者大家什么好的建议都可以在评论区留言，我会认真回复的。我在这里使用的教材是电子工业出版社出版的《数据挖掘原理与实践学习》。什么是数据挖掘？ 数
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2023-08-22 10:41:33
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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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