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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这次数据分析的案例是，经典的数据分析案例——泰坦尼克号生还预测。本案例的分析思路包括以下三个部分：数据集描述与来源展示数据分析过程
明确分析问题、理解数据数据清洗数据探索性分析数据建模与分析模型选择与结果输出数据分析总结数据集描述与来源 这次的数据是Kaggle官方提供的Titanic:Machine Learning from Disaster。Titanic : Machi
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2023-09-18 19:08:21
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目录 第一章：介绍如何使用Python进行数据挖掘一、数据挖掘的过程：二、使用Python和IPython Notebook三、亲和性分析示例1、应用场景：2、实例：推荐商品3、在NumPy中加载数据集4、实现简单的排序规则5、排序找出最佳规则四、分类问题的简单示例1、准备数据集2、实现OneR算法 第一章：介绍如何使用Python进行数据挖掘课程内容： 1. 数据挖掘简介及其应用场
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2023-07-07 15:54:34
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# 数据挖掘 Python 教程
数据挖掘是一项重要的技术，可以帮助我们从大量数据中提取出有价值的信息。作为一名新手开发者，你可能会感到不知从何下手。本篇文章将带你了解数据挖掘的基本流程，并示范如何用 Python 实现这些步骤。
## 数据挖掘流程
下面是数据挖掘的一般流程：
| 步骤 | 说明 |
|----
原创
2024-10-11 10:23:32
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1.数据挖掘简介(略)2.使用Python和IPython Notebook2.1.安装Python2.2.安装IPython2.3.安装scikit-learnscikit-learn是用Python开发的机器学习库，它包含大量机器学习算法、数据集、工具和框架。它以Python科学计算的相关工具集为基础，其中numpy和scipy等都针对数据处理任务进行过优化，因此scikit-learn速度快
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2023-09-16 20:07:22
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1. 深入浅出数据分析 (豆瓣)这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣)通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣)一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易
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2023-12-05 13:38:56
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针对数据挖掘过程中直接与数据相关的部分，SAS公司提出了SEMMA方法论，将数据挖掘的核心过程分为抽样（Sample）、探索（Explore）、修整（Modify）、建模（Model）、评估（Assess）几个阶段。1.数据抽样数据抽样就是从数据集中抽取具有代表性的样本，样本应该大到不丢失重要的信息，小到能够便于操作。2.探索使用可视化方法或主成分分析、因子分析、聚类等统计方法对数据进行探索性分析
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2023-06-14 11:36:02
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# 数据挖掘教程
数据挖掘是从大数据中提取有价值的信息和知识的过程。对于刚入行的小白来说，了解整个过程是非常重要的。本文将介绍数据挖掘的基本流程，并提供具体的代码示例。
## 数据挖掘流程
以下是数据挖掘的基本流程：
| 步骤 | 内容描述 |
|--------------|--------------------------|
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如果你是一个生信初学者，又或者你是一个学临床的，为了发文章开始学生信，学了点数据挖掘，GEO，TCGA什么的，但是对很多专有名词不理解，对很多流程或者步骤云里雾里，可以看看这个教程：生物信息学最佳实践-基础篇！对于很多半路学生信的朋友，或者就是为了发文章而学的人，在初学时都会被庞杂的生物学知识+计算机知识难倒！对于有生物医学背景的来说，计算机知识是最薄弱的地方。本书则很好的补全了这方面的知识，既然
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2024-01-24 23:30:47
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1. 什么是数据挖掘例子：在大海中寻找石油，开采人员对地质做勘探，分析地质构造，从而发现石油位置，然后用开采工具，进行深度挖掘，直至打到石油。 例子：在大海中寻找石油，开采人员对地质做勘探，分析地质构造，从而发现石油位置，然后用开采工具，进行深度挖掘，直至打到石油。 大海就是数据源，石油就是分析的结果。数据挖掘工作就是分析这些数据，从庞大的数据中找到规律，发现宝藏。2. 数据挖掘知识清单(1)基本
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2023-11-02 09:22:45
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接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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整理自 小洁老师授课内容图表介绍热图输入数据输入数据是**数值型矩阵/数据框**颜色的变化表示数值的大小热图类别相关性热图差异基因热图1. 散点图2. 箱线图输入数据是一个连续型向量和一个有重复值的离散型向量 即 分类变量图解：包括 min max median 25% 75% 离群点单个基因在两组之间的表达量差异3. 火山图横坐标：logFC，纵坐标：-log10(P.value)F
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2023-07-26 12:40:18
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数据挖掘知识清单一.数据挖掘基本流程- six steps商业理解 - 目的 挖掘不是目的，帮助业务才是目的，从商业的角度理解项目需求，再开始定义挖掘目的数据理解 - 初步认知 收集、探索数据，包含数据描述、数据质量验证等数据准备 - 收集 清洗、数据集成等准备工作模型建立 - 分类 利用各种数据挖掘模型，进行优化模型评估 - 商业目标 对模型进行评价，并检查模型的每个步骤，确认是否实现了预定的商
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2023-09-27 06:05:30
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DATA步循环与控制、常用全程语句、输出控制1. 各种循环与控制DO组 创建一个执行语句块
DO循环 根据下标变量重复执行DO和END之间的语句
DO WHILE 重复执行直到条件为假则退出循环
DO UNTIL 重复执行直到条件为真则退出循环
DO OVER 对隐含下标数组元素执行DO/END之间的语句
END 退出DO或SELECT语句
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2023-08-25 11:27:42
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数据挖掘前言数据挖掘01——什么是数据挖掘，能解决什么问题数据挖掘02——Python的数据结构和基本用法数据挖掘03——工欲善其事必先利其器 扩展包与Python环境数据挖掘04——数据学习网站数据挖掘05——数据挖掘的具体步骤数据挖掘06——如何处理出完整干净的数据？数据挖掘07——数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？数据挖掘08——数据评估：如何确认我们的模型已经达标？数据挖掘09—
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2023-09-05 11:45:54
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下面使用Adventure Works数据库中的Target Mail作例子，通过建立分类树和神经网络模型，决策树用来预测哪些人会响应促销，神经网络用来预测年收入。Target Mail数据在SQL Server样本数据库AdventureWorksDW中的dbo.vTargetMail视图，关于Target Mail详见：http://technet.microsoft.com/zh-cn/li
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2023-05-23 17:23:19
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第一章 大数据 4V Velocity very-large 数据挖掘 从海量数据中挖掘出令人感兴趣的、有价值的信息数据挖掘的任务 关联规则、分类、聚类、离群点检测知识发现流程 数据挖掘——核心数据挖掘与其他学科的关系 数据库、数学、物理第二章 属性分类：分类、数值 数据的统计描述： 中心性：均值、中位数、中列数、众数 散度：极小/大值、方差、标准差、
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2023-11-17 21:27:54
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利用WEKA编写数据挖掘算法 WEKA是由新西兰怀卡托大学开发的开源项目。WEKA是由JAVA编写的，并且限制在GNU通用公众证书的条件下发布，可以运行在所有的操作系统中。WEKA工作平台包含能处理所有标准数据挖掘问题的方法：回归、分类、聚类、关联规则挖掘以及属性选择。作为数据挖掘爱好者自然要对WEKA的源代码进行分析并以及改进，努力写出自己的数据挖掘算法。下面着重介绍一下如何利用WEKA编写
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2024-08-06 11:55:19
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作者：宋莹
本文
11836字59图，建议阅读
30分钟。
本文介绍一个极其详尽的数据挖掘实例。
本文主要介绍基于集成学习的决策树，其主要通过不同学习框架生产基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。引言
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2023-05-22 17:25:46
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实现基于Kmeans的商品价格聚类# -*-coding:utf-8-*-
"""
Author: Thinkgamer
Desc:
代码4-9 实现基于Kmeans的商品价格聚类
"""
import numpy as np
import pandas as pd
import random
class kMeans:
def __init__(sel
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2023-11-03 10:30:14
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