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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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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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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1.1 数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指
数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡：欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：电子政务的数据挖掘：建立电子化政府，推动电子政务的发展，是
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2023-08-10 08:43:43
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数据挖掘的9大成熟技术和应用基于数据挖掘的9大主要成熟技术以及在数据化运营中的主要应用： 1、决策树 2、神经网络 3、回归 4、关联规则 5、聚类 6、贝叶斯分类 7、支持向量机 8、主成分分析 9、假设检验1 决策树决策树（Decision Tree）是一种非常成熟的、普遍采用的数据挖掘技术。之所以称为树，是因为其建模过程类似一棵树的成长过程，即从根部开始，到树干，到分枝，再到细枝末节的分叉，
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2023-10-22 08:21:08
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目录1.数据挖掘的定义 2.数据挖掘的流程3.如何进行数据预处理4.无监督学习和有监督学习有何区别? 5.简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素 7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2. SAS3.Stata4.Python5.IBM SPSS Modeler6.Wake7
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2023-10-19 23:44:00
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分享一份小样本学习资料：国际数据挖掘与知识发现大会，简称 KDD，宾夕法尼亚州立大学的研究者做了关于小样本学习《Learning with Small Data》教程，涵盖迁移学习与元学习等最新内容，值得看！欢迎关注作者同时订阅小样本学习专栏(FSL)，不定期更新学习资料以及个人见解。 摘要在大数据时代，数据驱动方法已在各种应用中越来越流行，例如图像识别，交通信号控制，假新
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2023-08-14 08:49:02
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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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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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在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一下更多的相关内容。首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术
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2023-08-08 11:18:21
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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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摘要： 顾名思义, 数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。它是根据人们的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息来，供人们的特定需求使用。 2000年7月，IDC发布了有关信息存取工具市场的报告。1999年，数据挖掘市场大概约为7.5亿美元，估计在下个5年内市场的年增长率为32.4%，其中亚太地区为26.6%。到2002年，该市场会发展到22亿美元。据国外专家预测，随着数据量的日益积累和
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2023-12-13 10:54:26
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好看的流程图模板是职场新人的最爱，因为可以省掉大量的制作时间，高效的完成工作任务，而且比自己做的要精细、漂亮。那么问题来了，哪里有好看的流程图模板可以下载呢？小编今天就跟大家分享一下好看的流程图模板哪里下载、怎么下载！ 1、扁平化操作步骤流程图 不管是什么问题，总会有一个合适的解决方法。而这个扁平化操作步骤流程图模板，就是帮助大家将一些解决方法分解为四步来操作；  
1.含义：数据挖掘：指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析：可分为广义的数据分析和狭义的数据分析。广义的数据分析就是包括狭义的数据分析和数据挖掘。而我们常说的数据分析指的是狭义的数据分析。它指根据分析目的，用适当的统计分析方法与工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。2.区别：（1）“数据分析”的重点
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2023-08-31 21:11:14
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[b]数据挖掘解决的典型商业问题[/b]
需要强调的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。目前，在很多领域，数据挖掘(data mining)都是一个很时髦的词，尤其是在如银行、电信、保险、交通、零售（如超级市场）等商业领域。数据挖掘所能解决的典型商业问题包括：数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Se
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2023-09-04 10:19:13
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数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库只要有几十万以上记录，就有数据挖掘的价值。 搜集以下案例，希望有一定的启发和学习价值。 1. 哪些商品放在一起比较好卖? 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖
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2023-12-18 22:49:56
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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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# 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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