一、挖掘内容多媒体数据：多维的，非结构化或者半结构化的数据多媒体数据库：数据量大，数据结构复杂，模式多样细分领域：图像挖掘、视频挖掘、音频挖掘、web挖掘、多媒体综合挖掘二、挖掘定义 多媒体数据挖掘：多媒体信息处理技术和数据挖掘技术结合，综合分析视听特性和语义，发现隐含的、有效的、可理解的模式，得出时间的趋向和关联三、多媒体数据挖掘系统模型1、多
数据分析数据挖掘什么是数据挖掘数据挖掘：用于寻找数据中隐含的知识，并用于产生商业价值的一种手段为什么要做数据挖掘技术和商业就像一对双生子，在互相促进中不断演进发展。随之而来的就是个大公司的业务的突飞猛进，也涌现出很多的新模式，使得数据量激增。面对数以千万甚至上亿以及不同形式的数据。很难再用纯人工、纯统计的方法从成千上万的变量中，找到其隐含的价值。所以我们需要一种规范的解决方案，能够利用并且充分利用
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2023-07-31 10:26:08
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第一章节是从一个餐厅的角度出发，引出来许许多多的相关概念。第一个概念就是什么是数据挖掘，这个简单，望文生义就好了。它的名字本身就诠释了它的内涵。基本任务还是得记一下：1分类与预测。（有点像量化，股票交易）2聚类分析（）3关联规则（）4时序模式（）5偏差检测（）关于定义挖掘目标，就是什么菜品推荐，门店开在哪，这些问题。可以不多说。关于数据取样，没啥好说的。 然后重点在后面，数据质量分析：有
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2023-07-23 21:55:59
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，酝馥君已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期酝馥君就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。什么是大数据挖掘？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
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2023-09-11 11:42:15
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一、数据探索数据量 数据缺失情况 描述性统计 特征理解 特征分布 周期性分析 对比分析 相关性分析 训练集和测试集的分布一致性二、数据预处理缺失值处理 异常值处理 内存优化 数据增强 欠采样/过采样三、特征工程1.ID特征处理 需要考虑训练集和测试集数据拆分方式，如果是按时序拆分，那么ID特征没有办法挖掘 如果是随机拆分，那么ID特征可挖掘，但需要注意，如果模型在业务中用来预测未来，那么ID特征应
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2023-09-15 11:02:29
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数据挖掘 随着数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致
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2023-07-10 14:43:30
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数据挖掘定义： 数据挖掘是从大量的，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。数据挖掘涉及到的知识： 数据库技术、统计学、可视化、高性能计算、人工智能、机器学习 关于数据、信息、知识的理解：也就是说 ： 对于一个客户：它的年龄25岁，收入10万中的25、10就是数据（单独说25，10我们是不知道它是啥意思的）
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2023-07-16 09:58:07
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一、 概念介绍定义： 数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。是计算机科学的一种。 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
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2023-07-20 13:16:25
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文章目录Python数据挖掘框架项目背景与分析数据读入与检查数据预处理数据校正缺失值填充均值填充填充固定值0值填充众数填充中位数填充中位数或均值+随机标准差填充上下条的数据插值填充填充KNN数据填充模型预测的值数据创建数据转换最大最小标准化（max-min标准化）z-score变换对数变换box-cox变换数据清洗缺失值异常值无关值噪音重复值数据集成数据规约维归约属性子集选择启发式的（探索性的）
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2023-09-11 17:21:22
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论，统计学，逼近论，凸分析，算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的
知识或者技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。
8.1 机器学习和数据挖掘的联系与区别
数据挖掘是从海量数据中获取有效的，新颖的，潜在有用的，最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘中大量用到了机器学习界提供的数据分析技术和数据
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2023-09-14 16:24:34
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数据挖掘是通过大量数据集进行分类以识别趋势和模式并建立关系的自动化过程。如今的组织正在收集来自各种来源的日益增长的信息量，包括网站、企业应用程序、社交媒体、移动设备以及日益增加的物联网(IoT)。最大的问题是：如何从这些信息中获得真正的商业价值?数据挖掘可以在很大程度上做出贡献。数据挖掘是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，解决业务问题或产生新的机会。查看
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2023-09-14 23:48:14
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目录0.前言1.基本框架1.1数据探索性分析（EDA）1.1.1 查看数据基本信息1.1.2 查看缺失值情况1.1.3 查看唯一值情况并删除唯一值1.1.4 筛选出不同数据类型1.1.5 画图观察数值型数据分布情况1.2 数据特征工程1.2.1 处理缺失值1.2.2 处理时间数据1.2.3 对数据进行更精确的划分1.2.4 对类别变量进行处理1.2.5 处理异常值1.2.6 *数据分箱1.2.7
1.数据挖掘算法 数据挖掘算法既难亦不难,不难在于有很多可以参考的书籍和论文.难度在于对这些参考资料需要理解吃透.公开的资料往往细节上描述不够,公开的源码算法不够先进,有的还有错.请高手又有价格和售后服务问题.最好能够自己吃透,这样一来后续算法的优化也有保证. 推荐参考的算法有: 小波聚类,Logistic 回归,FP-Growth等算法.2. 界面
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2023-08-09 23:52:10
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一、环境部署 概念. 大数据指无法在可承受的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。 数据挖掘( Data Mining )是有组织有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息， 从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则
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2023-07-10 17:19:04
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1. 什么是数据挖掘？ 数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识，很多人也把数据挖掘视作“数据库中的知识发现”（KDD）。 数据挖掘的步骤包括：数据清理（消除噪音或不一致数据）数据集成（多种数据源可以组合在一起） 数据选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）数据变换（数据变换或统一成适合挖掘的形式；如，通过汇总或聚集操作）数据规约（属性规约、数值规约）数据挖掘（基本步骤，使用智能方
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2023-07-10 14:43:28
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。1、分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零
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2023-08-10 16:55:05
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本文介绍了五个免费开源的数据挖掘工具。所谓数据挖掘工具包括两类，针对特定领域的数据挖掘工具以及通用的数据挖掘工具，本文介绍的五种工具均有所覆盖。OrangeOrange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据
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2023-07-03 09:40:27
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前言：真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。 1、爬虫抓取网络数据 真实的数据挖掘项目，一定是从获取数据开始的，除了通过一些渠道购买或者下载专业数据外，常常需要大家自己动手爬互联网数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了。 Nutch爬虫的主要作用
CRISP-DM--数据挖掘标准流程CRISP-DM--数据挖掘标准流程在1996年的时候，SPSS，戴姆勒-克莱斯勒和NCR公司发起共同成立了一个兴趣小组，目的是为了建立数据挖掘方法和过程的标准。并在1999年正式提炼出了CRISP-DM流程。这个流程确定了一个数据挖掘项目的生命周期包括以下六个阶段：业务/研究理解阶段
确认目标：从整体上阐明项目目标和需求
挖掘目标（优先级）成功标准（量化）评估
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2023-07-16 09:58:35
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