数据分析与数据处理数据分析与数据处理复习题第一章——数据分析与数据挖掘习题一习题二第二章——数据习题一习题二第三章——原数据的问题习题一习题二第四章——数据仓库与数据库习题一习题二第五章——回归习题一习题二第六章——频繁项集习题一习题二第七章——分类习题一习题二习题三习题四第八章——聚类习题一习题二第九章——离群点习题一习题二 数据分析与数据处理复习题留个笔记，说不定以后用上第一章——数据分析与
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2023-11-15 16:27:41
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5 准备数据:如何处理出完整.干净的数据？找到数据: 通过查询数据库查找原始数据。这里路径可能会有很多，oracle，mysql，redis。excel这些都是。数据探索： 数据变多，数据升维。 你可以理解成，你获取的数据是大量的一段话。数据分析需要拆段成句子，继续把句子拆成词语，词语可以继续进行拼音拆分。这样就是数据变多了，对应维度也不一样了。获取xx出现次数，位置，出现时候的特殊性。如果是数据
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2024-01-15 09:24:24
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数据挖掘案例分析在现代商业环境中变得尤为重要，它不仅可以帮助企业揭示潜在客户的需求，还能助力决策过程。然而，面对复杂的数据和多变的市场环境，如何有效利用数据挖掘技术成了一个巨大的挑战。本文将系统性地分析解决“数据挖掘案例分析”问题的过程，涵盖从背景定位到扩展应用的多个方面。
## 背景定位
在进入具体的技术解决方案之前，首先需要识别出初始技术痛点。大多数企业在数据挖掘方面的主要痛点在于数据的分
关联分析是数据挖掘体系中重要的组成部分之一，其代表性的案例即为“购物篮分析”。我们以数据挖掘软件Clementine自带的一个购物篮分析的数据为例，从多个方面来探讨这一方面的内容。 关联分析要解决的主要问题是：一群用户购买了很多产品之后，哪些产品同时购买的几率比较高？买了A产品的同时买哪个产品的几率比较高？可能是由于最初关联分析主要是在超市应用比较广泛，所以又叫“购物篮分析”，英文简称为MBA，
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2024-01-26 20:39:54
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1.背景介绍数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。主动学习则是一种机器学习方法，它旨在通过人类的反馈来优化模型的学习过程。在本文中，我们将讨论主动学习与数据挖掘的关系，并通过实际案例分析展示其应用。数据挖掘是现代科学和工业中最重要的技术之一，它涉及到大量的数据处理和分析。随着数据的增长，数据挖掘的复杂性也随之增加。因此，研究人员和工程师需要寻找更有效的方法来处理和分析这些数据。主动
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2024-06-27 19:15:21
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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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作者：林骥曾经有一段时间，「数据挖掘」这个概念很火，其中「啤酒与尿布」的故事广为流传。据说，沃尔玛为了准确了解客户的购买习惯，对其客户的购物行为进行购物篮分析，想知道客户经常一起购买的商品有哪些。在沃尔玛的数据仓库里，有非常详细的原始订单数据，数据分析师利用算法，对这些原始订单数据进行分析和挖掘，发现「跟尿布一起购买最多的商品竟然是啤酒」。经过大量的调查和分析，发现客户的一种行为模式
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2024-01-05 21:38:44
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在了解什么是数据挖掘之前，我们先来讲一个故事。一、啤酒与尿布故事发生在20世纪90年代，总部位于美国阿肯色州的世界著名连锁超市沃尔玛（Wal Mart）拥有世界上最大的数据仓库系统。沃尔玛的数据管理人员在对顾客的购物清单进行数据分析时，发现了一个令人惊异的事实：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购物篮中。数据背后的原因是什么？这一发现有利用价值么？沃
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2023-08-08 09:19:08
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数据挖掘的常用方法和数据挖掘的重要功能(出自MBA智库百科)。当然，横看成岭侧成峰，这些常用方法和重要功能也许并不完全正确或完整。除此以外，笔者尝试学习了SMARTBI公司中的Smart Mining软件，并跟随其提供的示例教程进行了学习。为方便阅读，将其示例教程结合自己的体会作为文章的第三部分。 一、数据挖掘的常用方法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、
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2023-12-12 06:47:21
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关联分析：FP-Growth算法
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。比如，67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买
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2024-01-16 15:17:54
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8.3.7 加载演员数据至演员维度表1.打开Kettle工具，创建转换使用Kettle工具，创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如图所示：2.配置表输入控件双击“表输入”控件，进入“表输入”配置界面，单击【新建】按钮，配置数据库连接，配置完成后单击【确认】按钮。MySQL数据库连接的配置，如图所示：在SQL框中编写SQL语句，用于获取字
文章目录引言一、数据探索分析(EDA)1.数据质量分析1.1 缺失值分析1.2 异常值分析1.3 重复数据分析2.数据特征分析2.1 描述性统计分析2.2 分布分析2.2.1 客户基本信息分布分析2.2.2 客户乘机信息分析2.2.3 客户积分信息分布分析2.3 相关性分析二、数据预处理1.数据清洗1.1 异常值处理1.2 缺失值处理2.属性归约3.数值变换三、模型构建1.客户聚类分群2.客户价
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2024-08-26 13:08:01
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数据挖掘方法的提出，让人们有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。数据挖掘 (DataMiriing)，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，数据挖掘是目前国际上，数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。因此分享一下很久以前做的一个小研究成果。也算是一个简单的数据挖掘处理的例子。1.数据挖掘与聚类分析概述数据
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2023-09-22 13:53:04
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数据挖掘（一）使用 Apriori 算法进行关联分析1.关联分析关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。 这些关系可以有两种形式:频繁项集（frequent item sets）: 经常出现在一块的物品的集合。关联规则（associational rules）: 暗示两种物品之间可能存在很强的关系。2.相关术语关联分析（关联规则学习): 从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作 关联分
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2023-10-18 21:52:34
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目录CRISP-DM方法论SEMMA方法论Tom Khabaza 挖掘9律一、CRISP-DM方法论CRISP-DM方法论，全称Cross-Industry Standard Process for Data Mining)，即跨行业的数据挖掘标准流。SPSS公司1999年提炼出来的数据挖掘项目实践的标准方法论。CRISP-DM反映了数据挖掘中的自然迭代规律，在实际工作中可以从其中某一点切入，整体
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2023-11-24 01:01:30
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logistic回归：回归的基本思想：根据训练数据和分类边界线方程（方程参数未知），得到最佳拟合参数集，从而实现数据的分类。Logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断和经济预测等领域。通常，Logistic回归适用于二值型输出分类，即二分类，也就是分类结果只有两种情况：是与否，发生与不发生等。logistic回归的一般过程：（1）收
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2023-08-11 17:26:25
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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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Python数据预处理一、内容：1、数据清洗 2、数据集成 3、数据可视化二、实验数据根据航空公司系统内的客户基本信息、乘机信息以及积分信息等详细数据，依据末次飞行日期( LAST_FLIGHT_DATE)，以2014年3月31日为结束时间，选取宽度为两年的时间段作为分析观测窗口，抽取观测窗口2012年4月1日至2014年3月31日内有乘机记录的所有客户的详细数据形成历史数据，分为air_data
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2023-08-06 08:52:21
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数据库版本：oracle database 11.2.0.1.0sqldeveloper版本：3.0例子的目标是预测SH用户下customer拥有信用卡的概率首先你要有一个建立一个用于data mining的用户，然后通过sqldeveloper图形界面创建data mining资料库资料库建好之后准备工作也就基本完成了（别跟我说没装oracle datab
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2023-10-03 19:58:57
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## 数据挖掘综合案例分析指南
作为一名刚入行的小白，数据挖掘的世界可能看起来有些复杂，但只要掌握正确的步骤和工具，你就可以轻松入门。本文将为你详细讲解数据挖掘的基本流程、每一步的操作步骤及所需代码，并提供示例以帮助你理解。
### 数据挖掘流程概述
在进行数据挖掘时，通常遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-19 08:27:22
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