作者：Nature“从数据处理基础扎实练习是数据分析与数据挖掘的第一步” 做一道好菜需要食材，好的食材需要经过优质的萃取提炼。食材的提炼过程包括选型、运输保鲜、加工清洗、按要求切菜等才能按菜谱进行真正的做出一道口感美味的菜。大数据时代数据分析与数据挖掘关键的一步在处理食材，这里的各类数据就是我们的食材，选择优质的数据，经过深加工清洗，去伪纯真这个过程需要耗费很长时间，也需要更多的实践经验。根据
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2023-08-11 12:45:52
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第一节介绍数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。本文介绍那些使用Python数据挖掘实践用于发现和描述结构模式数据的工具。近些年来，Python在开发以数据为中心的应用中被用的越来越多。感谢大型科学计算社区的支持以及大大丰富的数据分析函数库。尤其是，我们可以看到如何：• 导入和可视化数据• 数据分
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2024-01-30 19:35:41
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简介： Python包含四种内置数据结构：列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)，统称为容器。列表与元组均为序列结构，前者使用方括号表示且可修改，后者用圆括号表示且不可修改。列表支持多种方法和列表解析功能，以简化元素操作。例如，通过列表解析可以简洁地实现`d=[i+1 for i in c]`，输出结果为`[2,3,4]`。
原创
2024-10-05 09:45:13
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简介： Python包含四种内置数据结构：列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)和集合(Set)，统称为容器。列表与元组均为序列结构，前者使用方括号表示且可修改，后者用圆括号表示且不可修改。列表支持多种方法和列表解析功能，以简化元素操作。例如，通过列表解析可以简洁地实现`d=[i+1 for i in c]`，输出结果为`[2,3,4]`。
原创
2024-10-14 20:35:02
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简介： 字典在数学上是一个映射，类似列表但使用自定义键而非数字索引，键在整个字典中必须唯一。可以通过直接赋值、`dict`函数或`dict.fromkeys`创建字典，并通过键访问元素。集合是一种不重复且无序的数据结构，可通过花括号或`set`函数创建，支持并集、交集、差集和对称差集等运算。
原创
2024-10-14 20:37:00
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简介： 判断与循环是编程的基础，Python中的`if`、`elif`、`else`结构通过条件句来执行不同的代码块，不使用花括号，依赖缩进区分代码层次。错误缩进会导致程序出错。Python支持`for`和`while`循环，`for`循环结合`range`生成序列，简洁直观。正确缩进不仅是Python的要求，也是一种良好的编程习惯。
原创
2024-10-20 09:11:28
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简介： 字典在数学上是一个映射，类似列表但使用自定义键而非数字索引，键在整个字典中必须唯一。可以通过直接赋值、`dict`函数或`dict.fromkeys`创建字典，并通过键访问元素。集合是一种不重复且无序的数据结构，可通过花括号或`set`函数创建，支持并集、交集、差集和对称差集等运算。
原创
2024-10-17 16:10:55
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一、 数据挖掘语言概述 设计全面的数据挖掘语言是一个巨大的挑战，因为数据挖掘覆盖了宽广的任务，从数据特征化到挖掘关联规则，数据分类，聚集和偏差检测，等等。每个任务都有不同的需求。设计一个有效的数据挖掘语言需要对各种不同的数据挖掘任务的能力、限制、以及运行机制都有深入地理解。  
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2023-08-11 19:32:42
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1.给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？ 方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。 s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所
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2023-12-29 16:28:09
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一：数据挖掘的基本知识 数据挖掘（Data Mining,简称DM）简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识，数据挖掘，又称为数据库中知识的发现（Knowledge Discovery from DataBase,简称KDD）,它是一个从大量数据中抽取挖掘未知的，有价值的模式或规律等知识的复杂过程。 KDD就是利用机器学习的方法从数据库中提取有价值知识的过程，他是数据库技术和机器学习两个学科的
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2024-07-16 10:16:30
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Mapreduce是一个分布式计算模型，用来解决海量数据的计算问题。首先打个比方，我们要做菜，你切牛肉，我切土豆，这就是“Map”。我们人越多，切得就越快。然后我们把切好的牛肉和土豆放到一起，这就是“Reduce”。(1) Map阶段将一个大任务分解成小任务，并分发给每个节点，每个节点并行处理这些任务，处理速度很快。实现：读取文件内容的时候对每一行解析成key-value的形
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2024-06-24 10:49:42
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快速了解数据分析与挖掘技术 1.什么是数据分析与挖掘技术（概念） 所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计出平均数、标准差等信息，数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户
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2023-09-10 07:27:05
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首先，这本书封面的图，正是高老师多年来要找的那种图片，就是你在想明白一件事情的时候就好像有一束阳光从天上降落下来，你抬头望的时候，这束光它是彩色的。编者能选用这样一幅图，真的是让人很惊喜，你在看书的封面的时候就感觉已经与作者共鸣了，很想一睹为快。再来看书的目录。看看，这就是书的目录，看着每个章节的题目，简直太想要了。分类、预测获胜球队、电影推荐、破解验证码，看这本书真的能掌握这些东西么？这个需要你
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2023-11-22 19:05:57
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一、数据挖掘介绍 数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想： (1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验， (2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技
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2023-06-19 22:35:07
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一：python数据分析课程介绍1.数据挖掘流程：数据获取——探索分析——预处理——挖掘建模——模型评估2.课程内容3.课程注意点（1）基础数学知识（2）前置知识：python（3）环境 python3.6.3 pycharm &
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2023-08-15 12:22:06
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数据挖掘-数据分类 python实现利用KNN实现性别判定# -*-coding:utf-8-*-
"""
Author: Thinkgamer
Desc:
代码4-5 利用KNN算法实现性别预测
"""
import numpy as np
class KNN:
def __init__(self, k):
# k为最近邻个数
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2023-09-07 15:07:40
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1.1 某知名连锁餐饮企业的困惑1.2 从餐饮服务到数据挖掘这种从数据中“淘金”，从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，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，就是数据挖掘；它是利用各种分析工具在大量数据中找其规律和发现模型与数据之间关系的过程，是统计学、数据库、和人工智能技术的综合。这种方法可避免“人治”的随意性，避免企业管
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2023-07-10 17:28:01
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一、数据挖掘概况数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、具有价值的信息和知识的过程。典型案例：啤酒与尿布杜蕾斯与口香糖杜蕾斯与红酒 数据挖掘是一门交叉学科，覆盖了统计学、数据可视化、算法、数据库、机器学习、市场营销以及其他多门学科的知识。 人们普遍认为数据挖掘是一项高大上的工作，必须具备高深的分析技能，需要精通算法，熟悉程序开发，但其实最好的数据挖掘工程师往
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2023-07-06 15:30:37
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python有强大的第三方库，广泛用于数据分析，数据挖掘、机器学习等领域，下面小编整理了python数据挖掘的一些常用库，希望对各位小伙伴学习python数据挖掘有所帮助。1. Numpy能够提供数组支持，进行矢量运算，并且高效地处理函数，线性代数处理等。提供真正的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。同时，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy
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2023-06-29 00:49:18
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数据挖掘的基本任务数据挖掘的基本任务包括利用分类和预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提升企业的竞争力。数据挖掘建模过程1）定义挖掘目标 针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后达到什么样的效果？因此，我们必须分析应用领域，包括应用中的各种知识和应用目标，了解相关领域的
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2023-09-04 23:07:11
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