什么是数据挖掘 从数据中挖掘知识。知识的发现过程由以下步骤的迭代序列组成1. 数据清理（消除噪声和删除不一致数据）2. 数据集成（多种数据源可以组合在一起）3. 数据选择（从数据库中提取与分析任务先相关的数据）4. 数据变换（通过汇总或狙击操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）5. 数据挖掘（基本
原创
2022-06-10 19:27:04
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数据挖掘技术简介摘要：数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。 关键词：数据挖掘 数据集合 1. 引言 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。随着信息技术
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2024-01-13 21:37:02
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随着互联网科技的发展壮大，数据分析数据挖掘和数据科学等领域在互联网中越发的重要。今天我们就聊一聊关于数据挖掘的一些知识。
原创
2023-02-27 08:55:02
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第七章 聚类7.1 聚类分析聚类分析(Cluster analysis)，简称聚类(Clustering)，是一个把数据对象划分为子集的过程。簇(Cluster)：每一个子集是一个簇
簇内对象相似，簇间对象相异最小化类内距离，最大化类间距离聚类是一种无监督学习好的聚类分析方法会产生高质量的聚类
高类内相似度，低类间相似度聚类方法中主要的因素是距离或相似度聚类分析的数据挖掘功能
作
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2023-11-19 10:00:22
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什么是数据挖掘前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。先看一上概念：数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大
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2024-01-16 01:12:35
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# 数据挖掘中的平滑技术
在数据挖掘和数据分析的领域中，平滑是一种极其重要的技术。它主要用于去除数据中的噪声，使模型能够更好地捕捉到数据的基本趋势和模式。本文将介绍什么是平滑，常见的平滑方法，以及如何在 Python 中实现这些方法。
## 什么是平滑？
平滑（Smoothing）是一种数据处理技术，旨在减少数据中的随机波动或噪声，从而揭示出潜在的趋势或模式。在时间序列分析、数据挖掘和机器学
原创
2024-09-26 08:40:16
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本文介绍一种经典的模型压缩方法（Filters Pruning）1. 核心思想下图是filters pruning的本质方法。就是计算每一个filter上权重绝对值之和，去掉m个权重最小的filters，并同时去掉与其相关的特征图及下一层的所有相关的输入filters；2. 筛选需要裁剪的filter步骤为：对每个Filter，使用L1-Norm来计算filter上权重绝对值之和；对所得权重之和进
什么是文本挖掘文本挖掘是一门交叉性学科，涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技
原创
2023-04-19 16:07:34
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ETL工程师: Extraction-Transformation-Loading的缩写，中文名称为数据抽取、转换和加载。 ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
ETL是数据仓库中的非常重要的一环。它是承前启后的必要的一步。相对于关系数据库，数据仓库技术没有严格的数
数据挖掘是通过大量数据集进行分类以识别趋势和模式并建立关系的自动化过程。如今的组织正在收集来自各种来源的日益增长的信息量，包括网站、企业应用程序、社交媒体、移动设备以及日益增加的物联网(IoT)。最大的问题是：如何从这些信息中获得真正的商业价值?数据挖掘可以在很大程度上做出贡献。数据挖掘是通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系，解决业务问题或产生新的机会。查看
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2023-09-14 23:48:14
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# 什么是生物数据挖掘原理
随着生物技术的发展，生物数据的产生速度和数量在不断增加。从基因组序列到蛋白质组，生物学研究产生的数据每天都在不断增长。这些数据的复杂性和多样性促使研究人员使用数据挖掘技术，提取潜在的生物学知识。本文将介绍生物数据挖掘的基本原理，并给出相关的代码示例，帮助大家理解这一重要领域。
## 生物数据挖掘的基本流程
生物数据挖掘通常包含以下几个步骤：
1. **数据收集*
数据智能：结合大数据+AI技术在实际商业环境中解决实际业务问题 数据智能（Data Intelligence）是什么呢？数据智能是指基于大数据，通过人工智能（AI）对海量数据进行处理、分析和挖掘， 提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等。AI 主要由AI技术、算法、框架和基础算法四部分构成，在其发展历程中，先后以机器学
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2023-06-09 14:34:19
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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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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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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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数据挖掘的步骤 我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。通过分析sklearn源码，我们可以看到除训练，预测和评估以外，处理其他工作的类都实现了3个方法：fit、transform和fit_transform。从命名中可以看到，fit_transform方法是先调用fit然后调用transform，我们只需要关注fit方法和transform方法即可。
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2023-12-02 16:16:28
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本文我将借助5W1H的思想来带你从整体上了解一下数据挖掘。比如什么是数据挖掘为什么要做数据挖掘在哪些场
对于沃尔玛、华润万家、百佳等零售大超市而言，每天都有很多客户通过会员卡进行购买，不断积累了很多销售数据，如何利用这些数据，从数据中挖掘金矿，很值 得每个商家去思考。尽管目前零售商有不少的IT系统去支撑企业常规的分析(如销售量、销售额、热销SKU等)，但实际上还是未能从数据角度深入挖掘客户的 价值，仅仅从经营分析的角度来满足了常规分析工作。 本文从个人的角度去谈一下如何使用数据挖掘帮助零售商提升
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2024-01-31 17:43:35
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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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