如何让数据资产工具更好的用户体验，实现数据“好找、好用、好看、实时和共享”，需借助大数据、云搜索、微应用等先进技术，搭建企业数据资产管理体系，推动企业数据资产管理规范和创新，丰富数据应用与消费工具，提升了数字资产应用价值，解决了企业数据资产查找难，应用难，管理难等问题，实现了企业数据价值挖掘及数据资产变现升值。主数据管理是数据资产管理最重要和核心的内容，本文通过“一平台、两体系、三性特征、四个统一
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2023-12-09 21:50:21
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1.8 统计学统计学研究数据收集、数据分析、数据解释或说明，以及数据表示。作为数据挖掘的基础，它们的关系将在下面章节中说明。1.8.1 统计学与数据挖掘第一次使用数据挖掘这个术语的人是统计学家。最初，数据挖掘是一个贬义词，指的是企图提取得不到数据支持的信息。在一定程度上，数据挖掘构建统计模型，这是一个基础分布，用于可视化数据。数据挖掘与统计学有着内在的联系，数据挖掘的数学基础之一就是统计学，而且很
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2024-03-07 21:51:52
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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第1章，第1.1节，作者 丘祐玮（David Chiu）第1章R中的函数1.1 引言R语言是数据科学家的主流编程语言。基于著名的数据分析网站KDnuggets的民意测验，3项（2012年到2014年）的调查显示，R语言在数据分析、数据挖掘和数据科学领域中是最受欢迎的语言。对许多数据科学家来说，R语言不仅是一门编程语言，而且相关软件还提供了交互式
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2023-09-04 07:03:08
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对于数据科学家来说，工作的一大部分都需要在交互式编程环境中对数据进行处理、分析和可视化。在过去几年，R语言和Python成了进行数据科学中最炙手可热的两种语言。这两种语言各有优缺点，掌握这两种语言大有益处，但是针对面试者而言，最好的方式是学习其中一种并熟练掌握。在本文中，我对这两种语言分别进行介绍，希望能帮助你更好地应对数据科学面试。1. 选择一种语言正如上文中所提到的，我并不建议你两种语言都掌握
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2024-01-12 17:41:15
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几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急
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2023-06-04 08:18:19
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 看书标记——关于R语言chapter 1 【R语言 商务数据分析实战1】 chapter 1R语言数据分析概述常用数据操作packages dplyr：快速数据操作和数据查询 data.table：使用短小灵活的语法操作数据 reshape2：灵活的数据排列与聚合处理 tidyr：方便对数据进行整理、传播和收集 lubridate
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2023-06-21 10:43:12
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写在前面：此系列文章以《R语言数据挖掘》为主线，记录自己学习数据挖掘和算法的过程。还引用了大量前辈的博客总结，先谢过。第一章、预备知识 1.大数据 2.数据源 3.数据挖掘 数据挖掘算法与数据结构算法对比： &nbs
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2024-02-02 11:22:06
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第十三章 基于数据挖掘技术的市政收入分析预测模型13.1 背景与挖掘目标正确处理地方财政与经济的相互关系具有十分重要的意义，建模目标：1）梳理影响地方财政收入的关键特征，分析、识别影响地方财政收入的关键特征的选择模型；2）结合目标1的因素分析，对广州2015年的财政总收入及各个类别收入进行预测。13.2 分析方法与过程常用多元线性回归模型，运用最小二乘估计对回归模型系数进行估计，以系数是否通过检验
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2023-09-21 09:45:06
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数据结构创建向量和矩阵函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind()求平均值，和，连乘，最值，方差，标准差函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod()帮助文档函数help()生成向量seq()生成字母序列letters新建向量Which()函数，rev()函数，sort()函数生成矩阵函数matrix()矩
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2023-07-23 17:46:11
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对Python和R的功能、应用场景进行详细的分析，较为全面，并且后续将会补充
一、Python与R功能对比分析1、python与R相比速度要快。python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。Python=R+SQL/Hiv
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2023-07-09 09:57:14
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1.概况在互联网经历前半场快速发展的背景下， 数据部门为了快速迭代实现需求，往往不在意成本和模型的规范化，再加上维度建模自下而上的建模思想本身就很容易产生大量的烟囱式开发，这就导致出现很多的模型不合理、存储计算成本过高的情况。来到互联网下半场，精细化数据管理成为了行业现状，大多企业在没有增量资源增加的背景下，还需要保留原有的数据能力，这时候数据治理就迫在眉睫。2.为什么要做数据治理数据开
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2024-05-01 18:07:14
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第1章 模式的数据挖掘数据科学：R语言实战数据挖掘常用于检测数据中的模式或规则。兴趣点在于仅能够通过使用大数据集进行检测的不明显模式。一段时间内可以检测更简易的模式，如用于购买关联或时间选择的购物篮分析。我们对R编程的兴趣在于检测意外的关联，这能够带来新的机会。某些模式本质上是有序的，例如，基于以往结果预测系统中的故障，通过使用大数据集，以往结果会更加明确。下一章会探讨相关内容。本章探讨使用R来发
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2023-07-31 10:30:32
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R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来
-----R对象和数据组织---------------
2016-7-31
2016/09/03 10:38
R的数据对象：
---存储角度：数值型，字符型，逻辑型
向量（具有相同存储类型数据的集合）
矩阵（列：变量，行：观测）--二维表格
数组（多张二维表的集合）
数据框（与矩阵类似，用于存储多个存储类型不同的变量）
列表：向量、矩阵、数组、数
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2023-09-14 16:35:59
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到2023 年，大数据分析市场预计将达到 406 亿美元，增长率为 29.7%。Randstad 报告称，分析行业的加薪幅度比 IT 行业高 50%。 数据科学，着重于对数据进行的研究。数据科学是指借助于计算机
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2023-09-26 06:51:06
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一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我，你为什么要用R做文本分析，你不是应该用R建模么，在我和她解释了一会儿后，她嘱咐我好好写这篇博文，嗯为了娟儿同学，细细说一会儿文本分析。文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖
随着数据科学的发展，数据挖掘技术也越来越广泛地应用于各种行业。如何在R语言中有效地解决数据挖掘问题，特别是生成PDF输出，是一个具有挑战性的任务。在这篇博文中，我将详细记录解决“数据挖掘与R语言PDF”中的关键步骤和相关经验，以便更好地帮助大家。
### 背景定位
在过去的几个月里，我们的团队频繁地接到数据分析报告的需求，具体使用R语言处理数据，生成可视化分析并输出为PDF格式。业务上，这种报
# 如何实现“数据挖掘与R语言 PDF”
在数据科学领域，数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的一种技术。而R语言是进行数据分析和挖掘的常用工具之一。在这篇文章中，我将为你提供实现“数据挖掘与R语言 PDF”的完整流程，包括必要的代码和注释，帮助你快速上手。
## 整体流程
以下是实现“数据挖掘与R语言 PDF”的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 12:41:55
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数据正重塑着经济与社会。从生产到生活，从工业到服务业，从产业端到消费端，越来越多的东西呈现出了数据化的态势，数字已经开始重新定义一切。
数据正重塑着经济与社会。从生产到生活，从工业到服务业，从产业端到消费端，越来越多的东西呈现出了数据化的态势，数字已经开始重新定义一切。过去几年里，数据治理作为数据的核心管理手段，得到了政府、企业、个人的高度关注， 伴随着
第一章、预备知识 1.大数据 2.数据源 3.数据挖掘 数据挖掘算法与数据结构算法对比： 数据挖掘领域十大经典算法 3.1特征提取 
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2024-06-18 19:13:38
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