文章目录数据挖掘与分析应用：数据挖掘解决什么？流程是？Python数据挖掘的三方库，环境依赖准备@[TOC](文章目录)数据挖掘是解决啥的？数据挖掘的标准流程1业务理解2数据理解3数据准备构建训练模型4评估模型5模型部署Python的数据结构和基本语法跟数据挖掘关系极大的扩展库理解业务和数据数据挖掘的方法简介：·分类 （Classifica
转载
2023-09-04 21:34:42
76阅读
数据预处理1.数据去重import pandas as pd # 导入pandas库
# 生成重复数据
data1 = ['a', 3]
data2 = ['b', 2]
data3 = ['a', 3]
data4 = ['c', 2]
df = pd.DataFrame([data1, data2, data3, data4], columns=['col1',
'col2'])
print
转载
2023-11-17 19:07:35
132阅读
# 数据挖掘应用实例
数据挖掘是一种从大量数据中发现规律、模式和趋势的过程。它可以帮助企业做出更明智的决策和发现隐藏在数据中的宝藏。在本文中，我们将展示一个数据挖掘的应用实例，通过代码示例和关系图来说明数据挖掘的重要性和应用场景。
## 数据挖掘的应用场景
数据挖掘在各行各业都有着广泛的应用，比如市场营销、金融风控、医疗诊断等领域。以电商行业为例，通过数据挖掘可以分析用户的购买行为和偏好，从
原创
2024-05-16 07:17:50
66阅读
# 数据挖掘实例代码科普
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有价值信息和知识的过程。现代社会中，数据的产生速度逐年加快，如何有效地从这些庞大的数据中提取出有效信息，成为了各行各业的迫切需求。本文将带您了解数据挖掘的基本概念，并通过实例代码进行演示。同时，文章将使用饼状图和流程图来清晰展示数据挖掘的步骤。
## 数据挖掘的基本步骤
数据挖掘通常包括以下几个步骤：
1. **
现在很多网页都是由数据库自动生成的,数据分散在html代码之中:有的位于URL链接中,有的位于<td></td>之中,有的位于javascript代码之中.如何挖掘这些数据为我所用?小的不才,最近写了一个网络数据库挖掘程序,挖掘了几千万条数据.源代码不能公开,这里简单述说一下设计思路和基本结构吧.本来是用.net写的,写了几天,因为找不到好的c#的html解析器,最后还是改
数据挖掘流程及主流工具
限于篇幅，本文并不想对数据挖掘的技术多加阐述，读者可以阅读一些经典教材来获得相应的知识，比如《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘原理》、《机器学习》等。一般来说，常用的数据挖掘技术包括：用于客户细分的聚类算法，用于交叉销售的关联分析和序列分析算法，用于客户价值分析、流失分析、交叉销售的决策树、神经网络和回归等预测算法，用于互联网的文本挖掘和Web分析等等
转载
2023-11-03 12:14:15
104阅读
第2章 数据挖掘的应用分类 由于数据挖掘能分析出数据中的有用信息，给企业带来显著的经济效益，这使得数据挖掘技术越来越普及。如在销售数据中发掘顾客的消费习惯，并可从交易记录中找出顾客偏好的产品组合，其他包括找出流失顾客的特征与推出新产品的时机点等都是零售业常见的实例；利用数据挖掘分析顾客群的消费行为与交易纪录，结合基本数据，并依其对品牌价值等级的高低来区隔顾客，进而达到差异化营销的目的；制造业对数
转载
2023-08-10 01:49:29
73阅读
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，第2.2节，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林2.2 Python使用入门限于篇幅，本书不可能详细地讲解Python的使用，而只能是针对本书涉及的数据挖掘案例所用到的代码进行基本讲解。如果读者是初步接触Python，并且用Python的目的就是数据挖掘，那么相信本节的介绍对你来说是比较充足的。如果读者需要进一步了解Python
转载
2024-07-29 11:51:42
26阅读
一、课后习题2.41、求均值、中位数和标准差age = [23, 23, 27, 27, 39, 41, 47, 49, 50, 52, 54, 54, 56, 57, 58, 58, 60, 61]
fat = [9.5, 26.5, 7.8, 17.8, 31.4, 25.9, 27.4, 27.2, 31.2, 34.6, 42.5, 28.8, 33.4, 30.2, 34.1, 32.9
转载
2024-06-04 08:27:41
103阅读
[转帖]数据挖掘聚类算法一览聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域，并提出了许多聚类算法。这些算法可以被分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分，k为要创建的划分个数；然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k
转载
2024-01-12 09:31:19
89阅读
第2章Python数据分析简介Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简单而又高效的方式进行面向对象编程。Python优雅的语法和动态类型，再结合它的解释性，使其在许多领域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。要认识Python，首先得明确一点，Python是一门编程语言！这就意味着，原则上来说，它能够完成Matlab能够做的所有事情（因为大不了从头开始
（2017-04-10 银河统计）KNN算法即K Nearest Neighbor算法。这个算法是机器学习里面一个比较经典的、相对比较容易理解的算法。其中的K表示最接近自己的K个数据样本。KNN算法是用来做归类的，也就是说，一个样本空间里的样本已经分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据，通过计算接近自己最近的K个样本来判断这个待分类数据属于哪个分类。你可以简单的理解为由那离自己最近的K个点来投
转载
2023-06-13 20:09:22
123阅读
关键词：数据挖掘；知识；分析；市场营销；金融投资 随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛 应用，人们积累的数据越来越多。由此，数据挖掘技术应运而生。下面，本文对数据技术及其应用作一简单介绍。一、数据挖掘定义 数据挖掘(Data Mining)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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息
转载
2023-10-30 21:57:19
12阅读
3、数据挖掘可以做什么？
数据挖掘的用处有很多，在这里我只想从技术和应用两个层面来简单谈谈。
从技术层面来说，按照数据挖掘产出的知识可以粗分为两大类：描述型挖掘和预测型挖掘。描述型挖掘是对现有数据的进一步精炼和归纳，从中抽取中更宏观的反映数据特征的概念描述。举个例子来说，某家银行有几百万客户，数据仓库中存储了每个客户的人口统计信息、账户信息、交易信息、
转载
2023-12-28 22:39:05
80阅读
第一章 何为数据挖掘一、数据挖掘定义、意义和基本任务1、数据挖掘**是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模型和趋势，并根据这些信息建立起用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。**简言之就是在海量的数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供方向、决心等。2、数据挖掘的意义：数据挖掘有助于企业发现业务的趋势，揭示已知事实，预测未知的结果，对于企业保
转载
2023-08-06 14:16:50
92阅读
python数据挖掘项目实战记录取自《Python数据分析与挖掘实战》一书，整理各个项目中用到的数据处理方法：数据预处理方法建立模型方法绘制图形对于分类问题：用模型分类；混淆矩阵及其绘图；观测其ROC曲线； 对于聚类问题：划分类目数；获取划分类目中心；平行坐标系描述 （一）数据预处理的方法在获取数据之后，会发现一些数据值错误 一、填补空值 二、观察数据分布 三、数据清
转载
2023-09-15 21:21:24
122阅读
前言本实例采用python3环境，编辑器采用Jupyter Notebook，安装使用方法请参考，本实例中所用到的附件内容放在文末，如果想要自行运行一下代码，可以尝试一下。Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程亲和性分析示例终于迎来了第一个数据挖掘的例子，我们拿这个亲和性分析的示例来具体看下数据挖掘到底 是怎么回事。数据挖掘有个常见的应用场景，即顾客在购买一件商品时，商家可以趁机了解
转载
2024-01-21 05:34:42
167阅读
1、GenismGenism是用来做文本主题模型的库，主要用来处理语言方面的任务，如文本相似度计算、LDA、Word2Vec等。Gensim支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。2、TensorFlowTensorFlow是google开源的数值计算框架，采用数据流图的方式，可灵活搭建深度
转载
2023-08-02 12:28:42
76阅读
