写这个博客主要是为了增强自身的理解和记忆，个人见解颇多，欢迎指正，欢迎讨论。大数据时代的数据挖掘信息时代的发展，信息的爆发性增长，衍生了我们目前的“大数据时代”，整个社会全员大数据，提供了很多工作机会，尤其是对我们这些从事爬虫工作的人员，在爬虫工作形式日益严峻的前提下，愈发厌倦了和反爬人员的撕逼大战，站在道德高点上砍瓜切菜，对我们这些靠技术混口饭吃的码农们，产生了刀刀大动脉的暴击，一方面是技术的狭
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2024-01-14 17:40:29
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数据挖掘技术的来源、历史、研究内容及常用技术1 数据挖掘技术的由来1.1网络之后的下一个技术热点 我们现在已经生活在一个网络化的时代，通信、计算机和网络技术正改变着整个人类和社会。如果用芯片集成度来衡量微电子技术，用CPU处理速度来衡量计算机技术，用信道传输速率来衡量通信技术，那么摩尔定律告诉我们，它们都是以每18个月翻一番的速度在增长，这一势头已经维持了十多年。在美国，广播达到5000万户用
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2024-01-14 19:43:27
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近十几年，随着科学技术飞速的发展，经济和社会都取得了极大的进步，与此同时，在各个领域产生了大量的数据，如人类对太空的探索，银行每天的巨额交易数据。显然在这些数据中丰富的信息，如何处理这些数据得到有 益的信息，人们进行了有益的探索。计算机技术的迅速发展使得处理数据成为可能，这就推动了数据库技术的极大发展，但是面对不断增加如潮水般的数据，人们不再满足于数据库的查
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2023-11-06 16:12:01
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1、大数据的发展历程2008年被《自然》杂志专刊提出了BigData概念萌芽阶段：20世纪90年代到21世纪的样子，数据库技术成熟，数据挖掘理论成熟，也称数据挖掘阶段。突破阶段：2003——2006年，非结构化的数据大量出现，传统的数据库处理难以应对，也称非结构化数据阶段。成熟阶段：2006——2009年，谷歌公开发表两篇论文《谷歌文件系统》和《基于集群的简单数据处理:MapReduce》，其核心
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2024-01-15 14:23:33
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数据挖掘的发展历程是一个乘载着技术革新与理论发展的重要话题。本文将从多个维度剖析数据挖掘的演变，具体包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展，力求让读者全面理解这一领域的进展。
## 版本对比
在数据挖掘的发展历程中，各个版本的演进始终伴随着兼容性的挑战。每个版本在算法及模型的实现上都有所不同，因此需要对比这些差异。以下为数据挖掘不同版本的兼容性分析及性能模型差异。
近几年大数据异常火热，往远了看去，毫不夸张得说未来10年依旧是大数据的天下，未来就是探索挖掘数据的应用场景，涉及金融，医疗，教育，交通，零售等等。大数据目前分三个方向：①、大数据开发方向②、数据挖掘、数据分析&机器学习方向③、大数据运维&云计算方向那么你了解数据挖掘吗？现在我有个问题，老板让我结合公司数据库的销售以及产品数据，分析销售下降的原因以及出一份解决方案。我该怎
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2023-11-29 21:16:26
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目录1 数据挖掘概要1.1 起源1.2 定义1.3 目标1.4 发展历程2 数据挖掘方法论2.1 KDD2.2 数据挖掘技术的产业标准2.2.1 CRISP-DM 方法论2.2.2 SEMMA 方法论 1 数据挖掘概要1.1 起源功能强大的数据收集与存储工具的快速发展，使得可以分析使用的数据呈爆炸式增长，而如何从这些数据中发现有价值的信息，促使了数据挖掘技术的诞生。 1.2 定
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2023-08-08 11:03:19
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如何把数据库中存在的数据转变为业务人员需要的信息?大部分的答案是报表系统。简单说，报表系统已经可以称作是BI了，它是BI的低端实现。 现在国外的企业，大部分已经进入了中端BI，叫做数据分析。有一些企业已经开始进入高端BI，叫做数据挖掘。而我国的企业，目前大部分还停留在报表阶段。 数据报表不可取代 字串8
未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代。随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升，云计算、物联网应用更加丰富。更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多，都要快。“大数据”时代的脚步悄然而至。请试想一下：当40亿部手机、10亿部电脑，随时随地都在向分布在全球各地的服务器发送数据；当你开着车对着“语音助手”说：“我要在附近找一家最罗曼蒂克的餐厅。
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2024-01-14 09:01:50
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[toc] 《数据挖掘中的数据挖掘技术：数据挖掘中的数据挖掘技术未来研究》 一、引言 数据挖掘是人工智能领域的一个重要分支，其目的是从海量的数据中发现潜在的模式和规律，进而为企业和社会提供有价值的信息和洞察。数据挖掘技术是实现数据挖掘的关键手段，其涉及的概念和技术种类非常丰富。本文旨在探讨数据挖掘中
原创
2023-07-01 07:01:32
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近几年大数据异常火热，往远了看去，毫不夸张得说未来10年依旧是大数据的天下，未来就是探索挖掘数据的应用场景，涉及金融，医疗，教育，交通，零售等等。大数据目前分三个方向：①、大数据开发方向②、数据挖掘、数据分析&机器学习方向③、大数据运维&云计算方向那么你了解数据挖掘吗？现在我有个问题，老板让我结合公司数据库的销售以及产品数据，分析销售下降的原因以及出一份解决方案。我
数据挖掘技术可分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等。预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。
1、数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。广义上讲，多维
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2023-09-18 15:53:10
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利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。（分类算法一般有：决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机
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2023-09-25 21:39:42
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文章目录Python数据挖掘框架项目背景与分析数据读入与检查数据预处理数据校正缺失值填充均值填充填充固定值0值填充众数填充中位数填充中位数或均值+随机标准差填充上下条的数据插值填充填充KNN数据填充模型预测的值数据创建数据转换最大最小标准化（max-min标准化）z-score变换对数变换box-cox变换数据清洗缺失值异常值无关值噪音重复值数据集成数据规约维归约属性子集选择启发式的（探索性的）
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2023-09-11 17:21:22
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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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数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出前摄的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。 1、自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以
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2023-08-08 09:24:44
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社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道
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2023-10-09 22:06:10
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理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
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2023-07-12 23:03:56
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1. 数据挖掘需要哪些基本的技术统计学知识和技术（Statistical Techniques）可视化的画图展示技术（Visualization Tchniques）：比如可以利用相关软件来画出柱状图、散点图等等一些常用的数据挖掘技术. KNN K紧邻算法常用数据挖掘建模技术2.常用数据挖掘模型 （1）描述性数据挖掘（无监督学习） Descriptive Dat
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2023-07-05 09:34:18
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# 数据挖掘发展现状
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。随着信息技术的发展和大数据时代的到来，数据挖掘已经成为了众多行业的重要工具。今天，我们将讨论数据挖掘的现状，包括其应用和技术，并通过一段示例代码来展示其基本操作。
## 数据挖掘的应用
数据挖掘广泛应用于各个领域，包括但不限于：
1. **金融行业**：用于信贷评分和反欺诈。
2. **医疗行业
原创
2024-10-23 03:57:34
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