在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
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2023-05-30 20:33:10
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常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。 1．关联分析 关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。 对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为例，利用关联分析，可以发现客户的关联购买需要。例如，一个开
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2023-05-26 20:11:45
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一、基本概念从数据中“淘金”，从大量数据（文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在的关系、模型和趋势，并用这些知识和规则建立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，这就是数据挖掘。 简言之，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。它是利用各种分析工具在大量数据中寻
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2023-06-01 11:24:36
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数据挖掘（Data mining，简称DM）从狭义上是指从数据库中提取知识。具体的说是在数据库中，对数据进行一定的处理，从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。在其他文献中有许多类似的提法，例如：数据分析，知识获取，知识萃取，数据构成[1]等。数据挖掘方法在数据库系统和人工智能领域是一个新方向。这里所说的知识是指大量数据中存在的规律性(r
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2023-05-30 21:04:42
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内存技术数据挖掘方法
## 引言
随着计算机科学的发展，数据量的增长和计算能力的提升，数据挖掘成为一个重要的研究领域。而内存技术的出现和发展，为数据挖掘提供了更快速和高效的方法。本文将介绍内存技术在数据挖掘中的应用以及相应的代码示例。
## 内存技术的优势
相比于传统的磁盘存储方式，内存技术具有以下优势：
1. 速度更快：内存的读写速度远快于磁盘，可以大大提高数据访问的效率。
2. 并行
原创
2023-12-05 08:47:37
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1. 数据挖掘需要哪些基本的技术统计学知识和技术（Statistical Techniques）可视化的画图展示技术（Visualization Tchniques）：比如可以利用相关软件来画出柱状图、散点图等等一些常用的数据挖掘技术. KNN K紧邻算法常用数据挖掘建模技术2.常用数据挖掘模型 （1）描述性数据挖掘（无监督学习） Descriptive Dat
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2023-07-05 09:34:18
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1.数据挖掘一般流程1.1 业务需求分析业务需求分析是机器学习算法工程的第一步，是整个项目的基础，也是整个流程当中最重要的环节，主要体现在以下几个方面：业务是否适合用机器学习算法来解决。业务目标是否明确，是否单一，是否有其他关联目标。业务目标的主次关系，因果关系，流程关系。业务承担对象。1.2 获取数据获取数据：获取业务相关数据，用于机器学习项目建模，训练，调参，优化等。本地存储数据html页面数
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2023-09-21 14:28:18
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数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到
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2019-11-04 19:18:00
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数据挖掘，作为一种新颖的数据分析手段，在我国越来越多的企事业单位中得到应用，被广泛应用于数据库营销、客户关系管理、顾客行为预测、市场趋势预测等。但是，随着数据挖掘应用的深入，对该项技术的误解也在增多，加上目前数据挖掘本身的局限和人为的局限，导致数据挖掘在应用过程中容易出现一些问题。本文讨论了当前的困境，并对未来数据挖掘的应用发展进行展望。 一、 数据挖掘的内在局限性对数据挖掘技术期望过高，是
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2023-11-10 20:48:07
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处理过程大数据分析与挖掘的过程一般分为如下几个步骤：任务目标的确定。进行应用的需求分析，明确目标，了解先验知识和最终目标。目标数据集的提取。根据目标抽取数据集，选择与目标最相关的属性子集。数据预处理。包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据约减等操作。建立适当的分析与挖掘模型。包括统计分析、分类回归、聚类分析、异常检测等。模型的解释与评估。解释挖掘出的模型，可通过可视化找出用户需要的模型。知识的应用
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2023-08-10 08:43:29
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数据挖掘技术可分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等。预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。
1、数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。广义上讲，多维
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2023-09-18 15:53:10
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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。（分类算法一般有：决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机
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2023-09-25 21:39:42
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<script type="text/javascript">
</script><script type="text/javascript" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js"> </script>随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，
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2023-09-04 22:24:03
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数据挖掘就是从大量的、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是又是潜在有用的信息和知识的过程。在应用中作用分为： 分类、估值、预测、相关性分析，序列，时间序列，描述和可视化等。常用技术： 统计技术、关联规则、基于历史的分析、遗传算法、聚集检测、连接分析、决策树、神经网络、粗糙集、模糊集、回归分析、差别分析、概念描述等十三种常用技术。1
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2023-05-30 21:04:21
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数据挖掘的概念首先来看一下什么是数据挖掘？数据挖掘(Data mining)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。数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术，发掘数据对象蕴含的知识与规律，为任务决策提供有效支撑。数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而，随着人工智能、移动互联网、云计算
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2023-08-06 12:03:34
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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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数据挖掘技术和方法的现状是当前信息技术领域备受关注的话题。随着数据的快速增长，企业和组织越来越依赖于数据挖掘技术，以从海量数据中提取有价值的信息。这篇博文将通过环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等几个方面来全面探讨数据挖掘技术和方法的现状。
## 环境准备
首先，我们需要搭建一个适合的数据挖掘环境，确保所有必要的工具和库都能顺利运行。以下是环境搭建的前置依赖安装：
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理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
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2023-07-12 23:03:56
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数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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1. 引言
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。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以tb计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(knowledge discovery
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2009-04-14 23:45:34
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