近日，在IT168 & ITPUB的年度评比中，玖章算术的NineData产品脱颖而出，获得了"年度创新产品"奖。在过去的几年，获此奖项的产品有阿里云PolarDB、TiDB、Oracle自治数据库、AnalyticDB 3.0 、腾讯云TDSQL等。该奖项反应了，在过去的一年数据库领域中，新出现的极具潜力的数据库产品。多云数据库时代已经到来，NineData致力于解决多云数
分类 分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机等等。决策树例1 一个自行车厂商想要通过广告宣传来吸引顾客。他们从各地的超市获得超市会员的信息，
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2023-11-20 02:14:40
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数据挖掘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行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
原创
2022-03-08 14:33:39
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目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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以sql server数据库为例的知识点（一）1：创建数据库 方式：工具创建数据库 脚本创建数据库 服务器名称：local . 远程：服务器Ip，端口号 身份验证：Windows身份验证 SQL server身份验证 登录名 密码 Windows身份验证登录，安全性----登录名—右击登录名，选择新建登录名，选择SQL server 身份验证，设置登陆密码，给它设置服务器角色（权限） 创建数据库的
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2023-09-14 08:39:13
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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数据分析：利用统计分析方法，从数据中提取有用的信息，并进行总结和概括的过程。Python 的胶水特性：Python 可以粘合其它语言代码段。一、数据获取手段 1）数据仓库将所有业务数据汇总处理，构成数据仓库（DW）；特点：全部事实的记录（必须是全面的、完备的、尽可能详细的）；可以方便的以不同维度抽取和整理数据（数据是拿来用的，一般一个特定的场景不会使用全部的数据，数据仓库非常丰富，必须根据不同
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2023-12-07 09:31:24
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导读：数据采集和存储技术的迅速发展，加之数据生成与传播的便捷性，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。围绕这些数据集进行可行的深入分析，对几乎所有社会领域的决策都变得越来越重要：商业和工业、科学和工程、医药和生物技术以及政府和个人。然而，数据的数量（体积）、复杂性（多样性）以及收集和处理的速率（速度）对于人类来说都太大了，无法进行独立分析。因此，尽管大数据的规模性和多样性给数据分析带来了
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2023-06-13 23:03:21
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传统的关系型数据库RDB遵循一致的关系型模型，其中的数据（记录）以表格的方式存储，并且能用统一的结构化查询语言(Structual Query Language，SQL)进行数据查询，因此它的应用常被称为联机交易处理(OLTP)，其重点在于完成业务处理，及时给予客户响应。关系型数据库能够处理大型数据库，但不能将其简单地堆砌就直接作为数据仓库来使用。数据仓库主要工作的对象为多维数据，因此又称为多维数
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2024-09-29 11:56:27
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还有：和1. 闲话篇 机器学习(ML)，自然语言处理(NLP)，神马的，最近太火了。。。不知道再过几年，大家都玩儿ML，还会不会继续火下去。。。需要有人继续再添点柴火才行。本人仅仅是一个迷途小书童，知识有限，还望各位ML大神多多指点:)。 最近想系统地收拾一下ML的现有工具，发现比较好的应该是这个 http://scikit-learn.org/stable/index.html 。
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2023-11-15 22:48:42
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特征工程3.1 数据理解3.2 数据清洗3.2.1 异常值处理3.2.2 缺失值处理删除(Deletion)均值/众数/中位数填充使用预测模型KNN填充3.3 特征构造构造车辆已使用时间（特征组合）城市信息（变量变换）品牌信息（统计）数据分桶非线性变换无量纲化（最大最小标准化）对类别特征进行 OneHotEncoder3.4 特征选择3.4.1过滤式相关性分析3.4.2包裹式3.4.3嵌入式
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2024-01-08 18:03:23
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1.什么是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。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现先前未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务非常重要，可能涉及使用复杂的算法
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2023-07-04 20:50:59
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review通过上次的学习，我们了解了特征工程的操作流程，对数据的处理技巧。为我们这部分数据建模与调参打下了基础。建模与调参5.1 学习目标 了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程 完成相应学习打卡任务 5.2 内容介绍线性回归模型： 线性回归对于特征的要求； 处理长尾分布； 理解线性回归模型；模型性能验证： 评价函数与目标函数； 交叉验证方法； 留一验证方法； 针对时间序 列
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2024-01-13 21:12:00
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数据挖掘的概念首先来看一下什么是数据挖掘？数据挖掘(Data mining)是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术，发掘数据对象蕴含的知识与规律，为任务决策提供有效支撑。数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而，随着人工智能、移动互联网、云计算
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2023-08-06 12:03:34
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本着 What Why How的分析思路，依次阐明什么是数据挖掘，为什么要数据挖掘，怎么挖掘（本文使用excel）
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2016-07-21 11:59:26
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数据挖掘算法原理与实践：决策树感谢阳博导远程指导第二关：决策树算法原理第三关：动手实现ID3决策树 感谢阳博导远程指导第二关：决策树算法原理#encoding=utf8
import numpy as np
# 计算熵
def calcInfoEntropy(label):
'''
input:
label(narray):样本标签
output:
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2024-04-18 15:48:27
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PCA是什么，与数据挖掘有何关系？PCA是一种数据挖掘中常用的一种降维技术，来减少数据的属性 数据挖掘于概理关系？/数据挖掘中数据表是数理统计中的什么？ 数据表是样本容量为n的p维随机样本的观测值https://book.51cto.com/art/201705/539123.htm概率论和数理统计的关系？https://www.zhihu.com/question/20269
