面的是知乎的数据挖掘岗位。很喜欢知乎的工做环境。首先是一个很年轻 的面试官，面试官特别和善。首先自我介绍，而后询问项目。面试官对个人一个利用深度学习来作生物图像的项目很感兴趣，具体介绍了一遍，使用了CNN+RNN，RNN的输入是一个时序的图像的特征(10个图像块)，问：一、如何操做 将10个图像的特征向量输入到RNN？二、如何评价CNN模型，什么样的结果是过拟合，如何消除过拟合？三、CNN有几层，
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2023-11-04 23:11:22
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目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
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2023-08-08 08:37:47
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现整理python数据分析与挖掘相关面试题如下(代码已亲试)，供自己与有需要的同仁共同学习提高。活到老，学到老！（梭伦） 终身学习！面试题python数据分析1 列举几个常用的python分析数据包及其作用数据处理和分析：NumPy, SciPy, Pandas机器学习：SciKit可视化： Matplotlib, Seaborn2 在python中如何创建包含不同类型数据的dataframe利用
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2023-08-07 13:19:52
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第一阶段：基础入门第一章：入门介绍
第二章：基础操练
第三章：智能对话
第四章：科学计算
第二阶段：数理图形第五章：统计概率
第六章：线性代数
第七章：数据处理
第八章：图形绘制
第三阶段：算法模型第九章：临近算法
原创作者：马一特
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2023-07-01 11:49:00
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原标题：Python语言在数据挖掘上有很大优势，但它的缺点你知道吗？Python语言的优势基于以下三个原因，选择Python作为实现数据挖掘算法的编程语言：(1) Python的语法清晰；(2) 易于操作纯文本文件；(3) 使用广泛，存在大量的开发文档。Python具有清晰的语法结构，也被称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多
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2023-09-18 10:19:52
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写在前面：本来想着把挖掘建模的内容分块写，但是内容实在太多了，所以，此文概括的讲述一下挖掘建模的内容，以后会写其中的具体方法。往期精彩还在用Matplotlib? 又一可视化神器pyecharts登场python数据分析与挖掘 | 数据预处理python数据分析工具 | matplotlib经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚
原创
2021-01-02 16:17:00
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1.数据分析和数据挖掘的定义和概念 2.数据分析及数据挖掘的层次 3.数据分析及数据挖掘的模型框架1.1数据分析及数据挖掘的定义：数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息 和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。是KKD（数据库中知识发现）不可缺少的一部分。数据库中知识发现输入数据➡数据预处
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2023-08-21 11:41:24
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本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第12章的数据——《电子商务网站用户行为分析及服务推荐》做的分析。由于此章内容很多，因此，分为三个部分进行分享——数据探索（上）、数据预处理（中）、模型构建（下）本文是继前一篇文章，进行的工作。本文是“数据预处理（中）”部分1 数据清洗1.1 查看各个需要删除的规则包含的信息# 删除规则1：统计中间类型网页（带mid
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2024-06-07 12:57:57
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一、数据分析概念： 广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际
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2023-08-30 18:45:34
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本文是《python数据分析与挖掘实战》学习笔记，持续更新。PART1:包含前四章第一章 数据挖掘的基础第二章 Python数据分析简介第三章 数据探索第四章 数据预处理重点：4.1.1 拉格朗日插值法*********************************************************************************************第一章 数据
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2024-06-18 07:09:04
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1.理论背景 在美国，著名的沃尔玛超市发现啤酒与尿布总是共同出现在购物车中，于是沃尔玛超市经过分析发现许多美国年轻的父亲下班之后经常要去购买婴儿的尿布，而在购买尿布的同时，他们往往会顺手购买一些啤酒；因此沃尔玛超市将啤酒与尿布放在相近的位置，方便顾客购买，并明显提高了销售额。这是频繁模式挖掘的一个经典例子——"啤酒和尿布"。简单来说，频繁模式就
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2023-10-24 17:16:07
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# Python 数据分析与数据挖掘的实用指南
数据分析与数据挖掘是现代数据科学的核心内容，掌握这些技能可以帮助你从数据中提取有价值的信息和洞见。本文将为你提供一个简单易懂的学习流程和每一步需要使用的代码示例。
## 学习流程
以下是数据分析与挖掘的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 获取原始数据，可以是 CSV 文件、数据库等 |
原创
2024-08-11 04:19:07
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数据分析就是对数据分析，具体的说，就是运用适当的统计方法和工具，对数据进行处理和分析，提取有价值的信息；数据挖掘是从大量数据中，通过统计学、机器学习等方法，挖掘出未知的、有价值的信息，找到隐藏的规则。从本篇文章开始，我会持续更新数据分析与挖掘入门的系列文章。搭建python开发平台为什么选择python语言？A:Python是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构，并且能够用简
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2024-01-22 21:17:54
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有些人将数据分析划分为描述性数据分析、探索性数据分析和验证性数据分析。 其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分 析则侧重于对已有假设的证实或证伪。数据挖掘一般是指从海量的数据中通过相应的算法，挖掘其中有价值（未知的、有规律的）的信息的复杂过程。许多人把数据挖掘看作另一个常用的术语“KDD （Knowledge Discovery in Database）”的同义
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2023-12-13 16:54:06
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什么是数据分析1）定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。2）作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析（定量）。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。3）方法：主要采用对比分析、分组分析、交叉分析、回归分
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2024-01-04 21:43:28
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1.含义：数据挖掘：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、且有价值的信息和知识的过程。数据分析：可分为广义的数据分析和狭义的数据分析。广义的数据分析就是包括狭义的数据分析和数据挖掘。而我们常说的数据分析指的是狭义的数据分析。它指根据分析目的，用适当的统计分析方法与工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。2.区别：（1）“数据分析”的重点
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2023-08-31 21:11:14
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Python数据分析与数据挖掘1.什么是Python百度百科：Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言即：计算机程序设计语言 面向对象 动态2.什么是数据分析百度百科： 用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。即：用统计分析方法研究数据并概括总结的过程。3.什么是数据挖掘书： 从海量数据中利用相关算法
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2024-02-23 10:49:40
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一、python数据分析与挖掘技术基础1、相关模块简介 2、相关模块安装安装建议：1.安装到python中 ； 2.在每个项目的虚拟环境中安装1）numpy安装： pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy 2）pandas安装： pip install -i https://pypi.douban
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2023-07-27 14:34:15
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一、Python数据分析工具1.StatsModels Pandas着眼于数据的读取、处理和探索，而StatsModels则更加注重数据的统计建模分析，它使得Python有了R语言的味道。StatsModels支持与Pandas进行数据交互，因此，它与Pandas结合，成为了Python下强大的数据挖掘组合。2.Scikit-Learn从该库的名字可以看出，这是
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2024-04-11 12:53:16
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文章目录第2章：python数据分析简介2.2、python使用入门2.2.3、数据结构(1)列表/元组(2)字典(3)集合(4)函数式编程2.2.4、库的导入与添加2.3、python数据分析工具2.3.1、numpy2.3.2、scipy2.3.3、matplotlib2.3.4、pandas2.3.5、statsmodels2.3.6、scikit-learn2.3.7、keras2.3.
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2024-08-16 11:11:50
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