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
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2024-01-21 05:34:42
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数学挖掘系列（四）：挖掘建模(一）经过前期对数据的探索和预处理，我们建模前的准备工作已经做好，接下来就是如何根据目标需求来进行模型算法的选择。在数据挖掘中，我们常用到的数据模型有以下几类：分类与预测 （有监督）聚类分析 （无监督）关联规则时序模式偏差检验下面主要对前三种类型中常用的算法和Python中的函数实现进行总结。1分类与预测分类和预测都是预测问题，分类主要是预测分类的标号（目标一般为离散属
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2023-06-25 09:52:21
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# 数据挖掘Python案例实现指南
## 引言
数据挖掘是一种从大量数据中发现有意义、可用于决策的模式、关联和趋势的过程。Python是一种非常强大的编程语言，特别适用于数据科学和数据挖掘任务。本文将教你如何使用Python进行数据挖掘案例的实现。
## 整体流程
下面是实现数据挖掘案例的整体流程，我们可以用一个流程图来展示。
```flow
st=>start: 开始
op1=>oper
原创
2023-08-11 13:15:37
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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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python -- 面向程序员的数据挖掘指南-推荐系统入门-分类-007在上一章中，我们已经介绍过了最近邻分类算法，接下来，我们用几个例子来复习一下下表是原始数据：这里列出的是2008和2012奥运会上排名靠前的二十位女运动员。篮球运动员参加了WNBA；田径运动员则完成了2012年奥运会的马拉松赛。虽然数据量很小，但我们仍可以对其应用一些数据挖掘算法。下表是我们需要进行预测的运动员列表，一起来做分
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2023-09-13 13:03:30
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泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中
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2023-09-25 10:09:21
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一、ID3算法介绍ID3算法通过自顶向下的方式构建一棵决策树来进行学习，每一次选择的是当前样本集中具有最大信息增益的属性作为测试属性。样本集根据测试属性的属性值进行划分，测试属性有多少取值就能够将样本属性划分为多少子样本集。构建决策树：二、利用python实现ID3算法ID3.pyimport math
import operator
import TreePlotter
# 1.构建西瓜数据集
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2023-12-07 04:06:10
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如果你经常用python做一些小的项目玩，或者用python做一些爬虫，又或者你去一些网站刷题，那么必将面对一个问题——写函数。“写函数”也就是自己写一个算法，用来实现一些功能。比如最简单的给电脑两个参数，让他计算这两个参数的关系。下边献上22个函数构造练习，将会助力大家在数据挖掘与分析方面更进一步！建议大家收藏此文，有时间在自己的环境里亲自跑一遍加深理解。01两个变量互换两个变量可以通过这种方式
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2023-08-07 16:21:07
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阅读提示本文将进入数据挖掘与分析中较为困难的一部分———建模分析，将提到简单的分类预测实现方式，例如回归分析、决策树、人工神经网络等等。 目录阅读提示 第五章 挖掘建模 一、分类与预测 1、实现过程 2、常见的分类与预测算法 3、回归分析 4、决策树 5、人工神经网络 6、Python分类预测模型特点 第五章 挖掘建模一、分类与预测就餐饮企业而言，经常会碰到如下问题。如何基于菜品历史销售情况，以及
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2023-06-25 15:37:06
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第一部分 案例简介本案例首先利用Python文本挖掘技术，对碎片化、非结构化的电商网站评论数据进行清洗与处理，转化为结构化数据。然后对文本数据进一步挖掘与分析，采用决策树算法构建情感分类模型，探索用机器学习算法对评论标注type的可能性；依据情感词库匹配情感词，计算每条评论的情感值，进而机器标注每条评论的正负类型type，用词云图直观呈现正负评论的关键词，初步获得用户的反馈意见。最后利用gensi
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2023-03-12 19:53:50
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# 数据挖掘案例学习指南
在这篇文章中，我们将学习如何实现一个数据挖掘案例。我们将通过以下几个步骤教会你数据挖掘的基本流程和实现方法。
## 数据挖掘的基本流程
下面的表格展示了数据挖掘的基本流程，主要分为几个步骤：数据收集、数据预处理、数据分析、模型建立和评估。
| 步骤 | 描述 |
|--
泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应
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2023-10-26 22:52:59
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文章目录0 引言1 数据挖掘技术及工具1.1 什么是数据挖掘？1.2 数据挖掘的过程？1.3 常用的数据挖掘技术1.4 ODM2 水文数据分析系统功能设计3 系统实现与应用3.1 数据获取与清理3.2 模型建立4 结语 2012年12月 计算机工程与设计0 引言洪水是现实生活中频发的一种自然灾害，水文数据是研究水问题的重要基础数据。随着水利行业信息化建设发展，目前积累了大量水文数据资料。如何充分
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2023-10-10 06:01:49
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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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人人都可以简单入门Python、爬虫、数据分析 简说Python推荐
作者：云朵君导读： 大家好，我是云朵君，最近有很多小伙伴留言说，想要我分享一些数据挖掘实战案例。今天就来给大家分享一个这么一个项目。本次数据挖掘主要目的是理清楚数据挖掘的一般过程与基本方法，并没有进行太过复杂的挖掘分析，或许会存在很多分析不够深入的情况，欢迎各位大佬交流讨论。 app客户流失及客户行为偏好分析（仅供
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2024-04-22 15:36:51
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文章目录数据探索数据质量分析数据特征分析分布分析对比分析统计量分析周期性分析贡献度分析相关性分析数据预处理数据清洗缺失值处理异常值处理数据集成数据变换规范化连续属性离散化属性构造数据规约挖掘建模分类与预测回归分析Logistic回归决策树人工神经网络聚类分析K-MEANS算法关联规则Apriori算法时序模式时间序列预处理平稳性的检验平稳时间序列分析非平稳时间序列分析离群点检测 数据挖掘的基本
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2023-08-11 09:29:56
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1.概述 大数据时代，数据的存储与挖掘至关重要。企业在追求高可用性、高扩展性及高容错性的大数据处理平台的同时还希望能够降低成本，而Hadoop为实现这些需求提供了解决方案。面对Hadoop的普及和学习热潮，笔者愿意分享自己多年的开发经验，带领读者比较轻松地掌握Hadoop数据挖掘的相关知识。这边是笔者编写本书的原因。本书使用通俗易懂的语言进行讲解，从基础部署到集群管理，再到底层设计等内容均由涉及
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2023-07-13 16:56:17
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正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。  
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2024-07-23 21:17:44
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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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k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。 假设有k个群组Si, i=1,2,...,k。μi是群组Si内所有元素xj的重心，或叫中心点。 k平均聚类发明于1956
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2023-12-25 13:01:21
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