本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容一、学习知识点概要EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。二、学习内容载入各种
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2024-01-04 05:39:46
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思维导图：零基础入门数据挖掘的学习路径1. 写在前面零基础入门数据挖掘是记录自己在Datawhale举办的数据挖掘专题学习中的所学和所想， 该系列笔记使用理论结合实践的方式，整理数据挖掘相关知识，提升在实际场景中的数据分析、数据清洗，特征工程、建模调参和模型融合等技能。所以这个系列笔记共五篇重点内容， 也分别从上面五方面进行整理学习， 既是希望能对知识从实战的角度串联回忆，加强动手能力的锻炼，也希
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2024-01-16 00:48:48
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从医疗到气象，再到金融，在谢邦昌看来，数据挖掘对于各个行业的重要性不言而喻，从数据挖掘衍生出的客户关系管理、风险分析等手法更是超乎想象。大数据时代，软硬件技术与统计方法上已经不存在障碍，关键是要解决什么问题。以云端为例，如果说它是数据挖掘的筋斗云，那么驾驭这座云的便是商务智能。其实所谓的商务智能并无玄机，它只不过
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2024-01-13 22:51:19
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一、python数据分析与挖掘技术基础1、相关模块简介2、相关模块安装安装建议：1.安装到python中 ； 2.在每个项目的虚拟环境中安装1）numpy安装：pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy2）pandas安装：pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas3）Matp
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2024-01-11 00:00:34
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数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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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。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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1.背景介绍数据挖掘和业务智能是现代企业发展的关键技术，它们可以帮助企业更好地理解市场、客户和业务流程，从而提高竞争力和增长速度。数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、规律和知识的过程，而业务智能则是利用这些发现为企业制定更有效的决策和策略。在本文中，我们将深入探讨数据挖掘和业务智能的核心概念、算法原理和实例应用，并讨论其未来发展趋
原创
2024-01-08 12:21:10
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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。 一、数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
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2023-07-21 23:40:54
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什么是数据挖掘 从数据中挖掘知识。知识的发现过程由以下步骤的迭代序列组成1. 数据清理（消除噪声和删除不一致数据）2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务先相关的数据）4. 数据变换（通过汇总或狙击操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）5. 数据挖掘（基本
原创
2022-06-10 19:27:04
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社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道
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2023-10-09 22:06:10
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八. 聚类分析的基本概念和方法1. 聚类分析的典型要求：可伸缩性、处理不同属性类型的能力、发现任意形状的簇、确定输入参数的要求、处理噪声数据、增量聚类、对输入次序不敏感、聚类高维数据、基于约束的聚类、可解释性 2. 基本方法概述划分方法： 在数据集上进行一层划分，包括k-均值划分、k-中心点划分、CLARA(大型应用聚类)。 层次方法：&nb
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2024-08-02 16:39:29
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特征选择Entropy不确定性最高 熵为1Information Gain = H(S) - H(S|X) 越大越好如何选择多个属性中最优的属性 Subset SearchBranch and Bound分支定界 假设特征集合U，其真子集t，t的效能永远小于U的效能。最好的属性的集合不一定是最好的subset。 本质上是一个优化问题。特征提取主成分分析 PCA同样的物体从不同角度看，差别可能很大，
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2023-11-18 21:12:32
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这篇案例用人工神经网络算法对铅酸电池制造业的OEE统计情况进行分析：对OEE记录数据集进行训练，用训练好的模型对测试集测试，预测OEE。OEE:设备综合效率,即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具。可以帮助管理者发现和减少生产中存在的六大损失。·可以针对问题，分析和改善生产状况及产品质量。·能最大化提高资源和设备的利用率，挖掘出最大的生产潜力。 步骤：1、数据
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2024-01-28 07:58:30
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–数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。故特征工程和数据清洗十分重要。本文以竞赛为目标，以完成实践的数据挖掘任务为导向，需要运用到一系列的处理方法。算法是数据挖掘之魂，但魂魄需要寄托在数据的实体，以及通过与现实的比对和交互后，不断提升自己的内魂。这一块的每一个小点都可以引申出很多的东西，所以先做一个大概，用以备忘，持续更新。数据挖掘的一般过程： 最好的模型效果是我们的终极目
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2024-01-15 09:18:50
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在大数据准确营销和大数据洞察力等一系列热门词汇的背后，数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用，随着数据资源的爆炸性增长，数据挖掘技术不仅成为政府部门提高治理能力的重要手段，而且成为提升各行业核心竞争力的关键。 一、数据挖掘的定义 数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话
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2023-08-21 09:33:43
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数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
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2023-09-11 17:37:46
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