下载地址：网盘下载 内容简介 · · · · · · 本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理论与实践相结合的方式，呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果，如何使用亲和性分析方法推荐电影，
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2023-09-18 21:17:10
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1.数据资源 数据挖掘，首先必须先得有数据资源吧。数据的来源可以从互联网download，不管是公开的数据还是你自己从网页上爬取出来的数据都可以作为数据挖掘的原始资料。 2.数据管理 对于数据的管理必须采用自己熟悉的方式，最好是能够建立自己的数据库，这样方便今后自己按照一定要求或者原则提取特定的数据集。 3.数据初步分析 在数据挖掘中，拿到数据后的第一步绝对不是直接就导入数据，盲目提取各
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2024-05-13 21:08:47
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最近在做数据挖掘应该说是入门的一个小实验，就是预测用户对电影的打分的一个推荐算法。感觉到处理数据是一件特别麻烦的事情，特别是漫长的等待时间，已经尽可能的构造出记录最少的用户相似性矩阵或者电影的相似性矩阵（我用了特别偷懒的做法，存放在数据库里面实现），因为都用到数据库，所以免去了写一些关于数据结构的操作，自己也很疑惑，到底数据挖掘过程的这些数据，一般是存放数据库进行操作还是直接在内存上面进行一次性操
最近有很多人参加学习大数据培训的课程，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西?对于一个初学者，学习大数据分析与挖掘的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发，只能让你走火入魔，越走越费劲，并且效果不大
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2024-01-13 15:03:37
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思维导图：零基础入门数据挖掘的学习路径1. 写在前面零基础入门数据挖掘是记录自己在Datawhale举办的数据挖掘专题学习中的所学和所想， 该系列笔记使用理论结合实践的方式，整理数据挖掘相关知识，提升在实际场景中的数据分析、数据清洗，特征工程、建模调参和模型融合等技能。所以这个系列笔记共五篇重点内容， 也分别从上面五方面进行整理学习， 既是希望能对知识从实战的角度串联回忆，加强动手能力的锻炼，也希
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2024-01-16 00:48:48
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本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容一、学习知识点概要EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。二、学习内容载入各种
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2024-01-04 05:39:46
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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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首先，作为一个新人，你要明白数据挖掘究竟是什么，这样你才能更好的融入数据分析这个行业中去。数据挖掘：从一些原始数据中提取大量有意义的数据。像我们如何提取这些数据呢，可以通过自己编写爬虫代码对网站的信息进行提取，也可以使用市面上的爬虫软件进行提取，当然公司里也会有内部的数据库，进行数据库的数据提取，也可以通过各种路径购买的数据各个行业都有其对面的挖掘模型：电信：客户流失预警，客户细分，客户召回互联网
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2024-08-16 20:39:26
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因为这里是面对小白的教程，所以写的比较简略，先熟悉流程，进阶的可以大家一起交流。这里是我个人的一点入门经验分享，也不一定完全正确，欢迎大家在群里交流讨论。1.准备工作在DC竞赛平台注册账号，需要实名认证防止小号作弊，然后进入页面下载数据。2.赛题分析2.1赛题任务明确本赛题的任务目标，是分类还是回归，分类的话是二分类还是多分类，是普通题还是时序题等等。2.2评价指标理解每道赛题的评价指标十分关键，
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2024-01-22 21:49:22
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SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（3）变量操作、观测值操作、SAS数据集管理1. SAS变量操作的常用语句ASSIGNMENT 创建或修改变量
SUM 累加变量或表达式
KEEP 规定在数据集中保留的变量
DROP 规定在数据集中删除的变量
ARRAY 定义一个数组
RENAME 重命名数据集变量
LENGTH
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2023-10-25 10:44:58
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引论数据爆炸——解决方法：数据仓库和联机分析处理什么是数据挖掘？ 从大型数据库中提取有趣的 (非平凡的, 蕴涵的, 先前未知的 并且是潜在有用的) 信息或模式步骤KDD 过程包括数据清理, 数据集成, 数据选择, 变换, 数据挖掘, 模式评估, 和知识表示在什么数据上进行挖掘？关系数据库数据仓库事务(交易)数据库先进的数据库和信息存储面向对象和对象-关系数据库空间和时间数据时间序列数据和流数据文本
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2024-01-18 09:21:54
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第一部分：数据挖掘概论数据挖掘概要：1.1.1数据挖掘的起源、定义及目标：数据挖掘：Data Mining，从现有的大量数据，收集其中不明显，之前未知，可能有用的知识大量数据有多大。假设平均每个人有1.5张信用卡，每个人每个人消费10次，银行一共150万人，由于台湾的线上支付不发达，使用信用卡支付有优惠，大多人有很多信用卡，最大的银行号称有千万级的用户。所以1.5张和150万都是很保守的估计，就依
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2023-12-11 18:58:43
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1. 一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分：DATA步或PROC步
全程语句
SAS组件语言（SCL）
结构化查询语言（SQL）
SAS宏语言2. 宏触发：% 是一个宏语句或宏函数；&是一个宏变量引用3. 局部宏变量：一般程序定义的为宏变量。全局宏变量：使用%global语句或通过data步接口子程序产生宏变量以及除SYSPBUFF外的所有自动宏变量都是全局宏变量。4. 定义宏变量 %
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2024-08-18 14:29:02
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接着以前的《SAS编程与数据挖掘商业案例》，之前全是sas的基础知识，现在开始进入数据挖掘方面笔记，本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向，并以logistic回归为例说明。一：数据挖掘综述衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标，为达到一个商业目标，有很多种方法，只有高效解决商业目标的方法才是最牛的方法，即使是看似简单的方法，只要能高效解决商业目标，我们就认为是牛的方法；面对海量的数据，
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2023-05-23 16:12:36
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1、Pandas库的操作Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：· pandas 分组计算;· pandas 索引与多重索引;索引比较难，但是却是非常重要的· pandas 多表操作与数据透视表2、numpy数值计算numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容：· Numpy array理解；· 数组索引操作；·
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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python数据挖掘工具包有什么优缺点?【导读】python数据挖掘工具包就是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，在许多Python项目中都有应用。优点：1、文档齐全：官方文档齐全，更新
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2023-10-28 14:13:52
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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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