目录1 定义目标2 数据采集2.1 抽取数据的标准2.2 衡量数据的质量标准2.3 基于挖掘目标需要的数据源2.4 在这些数据源中抽取用于建模的主要内容3、数据探索3.1 数据质量分析3.2 数据特征分析3.3 主要数据探索函数4 数据预处理4.1 数据清洗4.2 数据集成4.3 数据变换4.4 数据规约5 构建模型6 模型发布1 定义目标例如：针对餐饮行业的数据挖掘应用：
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2023-08-11 14:31:16
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## Python数据分析建模训练案例
### 案例背景
在数据科学领域中，数据分析建模训练是一个非常重要的环节，它可以帮助我们从数据中挖掘出有用的信息，并建立预测模型。本文将教你如何实现一个Python数据分析建模训练案例，帮助你入门数据科学领域。
### 流程图
```mermaid
journey
title 数据分析建模训练案例流程
section 案例流程
开
原创
2024-03-30 05:21:52
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数据倾斜：操作• Join on a.id=b.id• Group by• Count Distinct count(groupby)• 原因• key分布不均导致的• 人为的建表疏忽• 业务数据特点• 症状• 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。• 查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可
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2023-07-13 15:58:51
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问题导读： 1、为什么需要数据建模？ 2、OLTP 和 OLAP 系统有什么区别？ 3、数仓设计主要分哪几个步骤？ 4、星型模型、雪花模型、星座模型如何理解？ 一、为什么需要数据建模？在开始今天的话题之前，我们不妨思考下，到底为什么需要进行数据建模？随着从IT时代到DT时代的跨越，数据开始出现爆发式的增长，这当中产生的价值也是不言而喻。如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织存储，是我们
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2023-07-29 12:09:40
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数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理解和准备数据，一般需要解决
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2023-06-06 21:44:35
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在数据挖掘工作中，整体的流程是固定的，即业务需求调研、目标明确、数据提取分析、特征工程、构建模型、模型评估以及结合应用这七个部分。其中数据分析是整个环节中最重要的一环，是后续算法模型的搭建成功贴近业务的基础。那么如何做好数据分析，方法如下：一.先攻克业务 业务是数据分析的基础，如果不熟悉业务掌握在多数据分析方法，那也如光手抓刺猬无从下手。 1.掌握业务第一是要掌握产品的业务流程、比如我们是做金融的
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2023-08-14 08:36:19
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一、分析背景
根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。
二、数据分析的流程
数据分析的整体流程如图所示：
(一)数据概况分析
1、调用基本包和读取数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
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2023-08-09 19:35:02
133阅读
# Python数据建模案例
数据建模在人工智能和数据科学中扮演着重要角色，它帮助我们使用数据进行预测和决策。在这篇文章中，我们将通过一个简单的线性回归模型，来展示如何使用Python进行数据建模的基本流程，并附带代码示例。
## 什么是数据建模？
数据建模是将数据转换为模型的过程，以便于理解和分析。通过数据建模，我们可以从数据中提取有意义的信息，并进行预测和决策。常用的数据建模技术包括线性
原创
2024-09-27 03:54:00
159阅读
在现代企业中，统计建模的需求日益增长，尤其是在数据驱动决策的背景下。Python作为一种强大的数据分析工具，凭借其丰富的库和模块，成为了统计建模的主流选择。本文将展示一个Python统计建模的案例，从背景分析到应用扩展，我们将详细探讨整个过程。
### 背景定位
在某电子商务平台，随着用户量的激增，业务增长的同时也面临着市场竞争的压力。为了制定更有效的营销策略，平台需要建立一个基于历史消费数据
数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：电商平台用户评价的情绪分类。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理解和准备数据，一般需要解决以下问题：需要哪些数据指标（特征提取
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2023-08-14 08:40:38
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在软件行业，软考（软件水平考试）是衡量从业人员专业技能和知识储备的重要途径。其中，案例分析题型尤其受到广大考生的关注，因为它不仅考查理论知识的掌握程度，还检验了考生对实际问题的分析解决能力。近年来，UML建模在案例分析题中占据了越来越重要的地位，成为了软考中不可或缺的一部分。
UML（统一建模语言）是一种标准化的建模语言，它提供了一套图形化的表达方式，用于描述软件系统的结构和行为。在软考案例分析
原创
2024-02-23 15:22:10
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Python数据分析Python基础常用操作符算术操作符：赋值操作符比较操作符逻辑操作符其他运算符变量和赋值数据类型和转换print()函数条件语句if语句assert 关键词循环语句for循环range()函数enumerate()函数其他语句异常处理Python标准异常总结Python标准警告总结try-except语句try - except - finally 语句try-except-
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2023-06-19 17:46:20
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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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2023-12-06 21:07:38
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开始使用SysML本章介绍了SysML语言的概况，并提供了一个简单的指导关于如何开始使用SysML建模。并随后介绍SysML的简化版本，我们称为SysML-Lite,带有一个语言的简单示例,和如何使用一个典型的建模工具绘制模型的提示。也介绍了与描述在1.2节系统工程过程一致的简化的基于模型的系统工程(MBSE)方法。在本章结尾，探讨了学习SysML和MBSE的一些挑战。SYSML目标和关键特征Sy
本文主要讨论的是尝试使用NetworkX，构建复杂网络(CNA），初步探究Panama Papers中的隐含信息。流程大致为：1.用NetworkX构建Panama Papers的网络模型；2.用常见的网络评估指标来评估主网络和子网络；3.可视化网络的信息。1.故事的起源 最近J看到一本叫做Complex Network Analysis in Python，原本只是想学画网络图的，结果，一翻起
python数据分析之分类模型与回归模型-第七次笔记1.分类模型–*1.1KNN 算法 –*1.2朴素贝叶斯 算法 –*1.3支持向量机SVM 算法 –*1.4集成方法—随机森林算法 –*1.5集成方法—Adaboost 算法 –*1.6决策树2.回归模型–*2.1线性回归 –*2.2岭回归 –*2.3Lasso回归 –*2.4逻辑回归 –*2.5人工神经网络 –*2.6GBD
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2023-09-02 14:02:44
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作者介绍鲸歌如果说在数据海洋里我是一艘乘风破浪的舰艇，那么明确的职业目标就是航行的方向，统计学业务思维等知识则是船体严密的构造，而Excel和Python等工具的使用就是航行的动力。不同于前面2篇文章，今天会结合统计学的内容，重点讲述如何使用Excel进行实操，在实操的过程中会伴随着思路的校正与发散统一。首先，我们需要明确数据分析的步骤，没有条理的秩序，很容易在海量数据中陷入一团乱麻中
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2024-08-26 07:53:59
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编写程序时，错误的出现可能会导致整个程序的崩溃。为了降低这种错误带来的损失，我们希望程序能够检测错误，处理他们，然后继续运行，这就是异常处理。在学习Python的过程中，掌握异常处理，对学习者来说是一个相对基础性的要求。Python有两种错误很容易辨认，即语法错误和异常。Python的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的，如下实例：>while True print('Hello w
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2023-11-23 10:51:32
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第一题： 编写代码读取网址”http://www.python.org”内容，并将起始的的一百个字符输入到文件a.txt中。import urllib.request #导入urllib.request模块
url=urllib.request.urlopen('http://www.python.org') #打开网址
p=url.read(100).decode() #截取前100个字符
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2023-08-20 21:41:29
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通常在大型企业里面销售是一个很庞大的部门，里面有很多不同的职能，工作的细分程度高，有直接对接客户的销售经理，也有为客户经理准备资料的后台，有扩展市场的渠道经理，也有负责营销推广的市场部，而里面不同的工作所需要的技能也不同。 />大型企业销售部门组织架构但是不管是什么职能，如果说要求懂python的话，大多不是直接面向客户的职能（我们传统意义上的销售），而是一些偏向于分析的职能，这些职能大多偏
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2023-12-19 09:50:40
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