1. 什么是数据挖掘例子：在大海中寻找石油，开采人员对地质做勘探，分析地质构造，从而发现石油位置，然后用开采工具，进行深度挖掘，直至打到石油。 例子：在大海中寻找石油，开采人员对地质做勘探，分析地质构造，从而发现石油位置，然后用开采工具，进行深度挖掘，直至打到石油。 大海就是数据源，石油就是分析的结果。数据挖掘工作就是分析这些数据，从庞大的数据中找到规律，发现宝藏。2. 数据挖掘知识清单(1)基本
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2023-11-02 09:22:45
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数据挖掘知识清单一.数据挖掘基本流程- six steps商业理解 - 目的 挖掘不是目的，帮助业务才是目的，从商业的角度理解项目需求，再开始定义挖掘目的数据理解 - 初步认知 收集、探索数据，包含数据描述、数据质量验证等数据准备 - 收集 清洗、数据集成等准备工作模型建立 - 分类 利用各种数据挖掘模型，进行优化模型评估 - 商业目标 对模型进行评价，并检查模型的每个步骤，确认是否实现了预定的商
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2023-09-27 06:05:30
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数据挖掘主要包括以下几个步骤：1、定义挖掘的目的【目的】 清楚挖掘的目的是什么？ 想要达到的目的是什么？2、数据取样【目的】抽取与挖掘目的相关的数据集抽取数据标准相关性可靠性完整性有效性3、数据探索【目的】保证数据的质量，为模型质量打下基础数据探索主要包括异常值分析缺失值分析相关性分析周期性分析可以从数据质量分析和数据特征分析两个角度对数据进行探索数据质量分析【目的】数据质量分析的主要任务是检查原
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2023-08-07 22:11:44
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数据挖掘经典案例
当前，市场竞争异常激烈，各商家企业为了能在竞争中占据优势，费劲心思。使用过OLAP技术的企业都知道，OLAP技术能给企业带来新的生机和活力。OLAP技术把企业大量的数据变成了客户需要的信息，把这些信息变成了价值，提高了企业的产值和效益，增强了客户自身的竞争实力。
“啤酒与尿布”的故事家喻户晓，在IT界里，几乎是数据挖掘的代名
原创
2011-03-17 12:02:00
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赠书活动在 AINLP 公众号。这本书相当受欢迎（前两个版本累计销量超过 5 万册），尤其是受学校青睐——在此也说声抱请知悉，...
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2023-07-27 16:00:36
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1、算法简介 Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两
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2023-11-03 19:30:11
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一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。 二、The k-means algorithm 即K-Means算法k-means
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2024-01-11 14:18:57
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针对数据挖掘过程中直接与数据相关的部分，SAS公司提出了SEMMA方法论，将数据挖掘的核心过程分为抽样（Sample）、探索（Explore）、修整（Modify）、建模（Model）、评估（Assess）几个阶段。1.数据抽样数据抽样就是从数据集中抽取具有代表性的样本，样本应该大到不丢失重要的信息，小到能够便于操作。2.探索使用可视化方法或主成分分析、因子分析、聚类等统计方法对数据进行探索性分析
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2023-06-14 11:36:02
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1.C4.5（决策树算法的一种，继承ID3优点）2.K-means（最经典的基于划分的聚类方法）3.SVM（Support Vector Machine）支持向量机4.Apriori（关联规则算法）5.EM（Expectation Maximization Algorithm，最大期望算法，一种迭代算法）用于含有隐变量（latent variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计
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2024-01-11 22:05:09
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但是是否有很多和小编一样的代码白痴，完全对代码一窍不通的人，想学数据挖掘。苦于没时间重头学习编程，也怪自己对代码毫无兴趣。根本学习不下来。如果有的话，那就赶紧往下看吧！这个数据挖掘工具，简直就是为我这种代码白痴量身定做的，完全不需要编程技术，通过简便鼠标操作可视化即可轻松完成数据挖掘。数据挖掘是指在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。数据挖掘的知识
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2023-11-29 10:08:40
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笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。1、K-meaning算法实战主要是通过均值来聚类的一个方法。步骤为： 1）随机选择k个点作为聚类中心；2）计算各
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2024-01-10 20:14:21
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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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# 数据挖掘教程
数据挖掘是从大数据中提取有价值的信息和知识的过程。对于刚入行的小白来说，了解整个过程是非常重要的。本文将介绍数据挖掘的基本流程，并提供具体的代码示例。
## 数据挖掘流程
以下是数据挖掘的基本流程：
| 步骤 | 内容描述 |
|--------------|--------------------------|
| 1
0.0 数据源大的数据收录网站github awesome-public-datasets
skymind open dataset : 保罗万象的数据集搜集网，什么类型的数据都有0.1 普通数据集即被交付给的原始数据集0.2 公开数据集0.2.1 离散和连续型普通数据集
uci数据集 :一个公开的用于机器学习的数据集，包含几乎所有类别数据，适用于多种机器学习任务政府公开数据集
欧洲政府公开
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2024-01-04 09:20:16
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文章目录1. “啤酒与尿布”的案例2. Aprior算法核心术语事物集记录(事务)项目(项)项目集(项集)K项集支持度(Support)置信度(Confidence)最小支持度(min_support)最小置信度(min_confidence)提升度频繁K项（目）集候选K项（目）集3. Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质）4. Aprior算法实现过程5. 数据挖掘5.1 寻找关联属
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2023-09-27 14:59:56
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【十大经典数据挖掘算法】系列C4.5K-MeansSVMAprioriEMPageRankAdaBoostkNNNaïve BayesCART1. 关联分析关联分析是一类非常有用的数据挖掘方法，能从数据中挖掘出潜在的关联关系。比如，在著名的购物篮事务（market basket transactions）问题中，TIDIterms1{Bread, Milk}2{Bread, Diapers, Be
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2023-09-17 00:50:59
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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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接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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# 时空数据挖掘的经典算法入门指南
时空数据挖掘是研究时间和空间中数据模式及其演变的一个重要领域。要掌握这一领域的经典算法，我们将围绕几个主要步骤展开。这篇文章将引导你了解这些步骤，并提供相应的代码示例和注释，以帮助你更好地理解每个过程。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现时空数据挖掘的经典算法：
| 步骤 | 描述
今日鸡汤此曲只应天上有，人间难得几回闻。《斯坦福数据挖掘教程（第3版）》上架之后，这是我们第一次整篇文章介绍这本书。这本书相当受欢迎（前两个版本累计销量超过 5 万册），尤其是受学校青睐——在此也说声抱歉，出于出版时间的原因，很多学校依然采用了旧版作为教材；同时也请知悉，新版已上架，正在使用这本书作为教材的学校可以考虑更新了。实际上，这本书已经在大家面前出过 2 次镜了，一次是 2020 年图灵奖
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2023-07-19 15:01:21
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