1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。s 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为300M。s 遍历
数据挖掘-泛谈数据挖掘思路泛谈数据挖掘解决思路 在遇到数据挖掘或者机器学习的问题的时候，初学者经常不知道如何去解决这类问题，不知道如何去使用模型，本文将会给出一个大致的思路来进行决定，其中最重要的是当前问题所需要的数据是否完整，并且具体的问题是什么，模型只是整个数据挖掘的一个步骤，初学者不要过于迷恋一些厉害的模型。否则会对解决数据挖掘问题有阻碍。 &
概述spark是实时大数据分析、挖掘的流行方案，hadoop是大数据存储和运行的流行方案，本d
原创
2023-06-01 09:48:47
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# 数据挖掘方案模板实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将介绍给你关于如何实现“数据挖掘方案模板”的步骤和相应的代码。数据挖掘方案模板是一个用于解决特定问题的数据挖掘流程框架，可以帮助我们更高效地进行数据挖掘工作。
## 步骤概览
下面是实现数据挖掘方案模板的步骤概览，我们将逐步展开每个步骤的具体操作和代码实现。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1.
原创
2023-07-18 08:38:44
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数据挖掘的一般过程包括以下这几个方面：1、 数据预处理2、 数据挖掘3、 后处理一、数据预处理主要手段分为两种：选择分析所需的数据对象和属性；创造或改变属性。1.常见的几种预处理方法：聚集、抽样、维归约、特征子集的选择、特征的创建、离散化和二元化、变量变换。聚集： 就是把相关或者类似的数据对象集合到一起，常常用在数据探索阶段。另外，聚集还有一个功能就是
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2023-09-21 13:41:15
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通过前期对系统内部的数据挖掘进行客户分群，并打上了相关的客户标签，这些客户标签对后期有什么应用呢？目前在做一个电信数据挖掘项目过程中，发现了电信客户觉得客户标签对他们的电信产品有很大的作用，希望能够找出相关的特征的用户，方便其后期进行精确营销。
我们内部讨论后，结合客户的意见，主要从以下几个方面进行操作：
一、用户分群
1、通过用户心理行为问题及
1数据挖掘:从数据中"淘金",从大量数据(包括文本)中挖掘出,隐含的,未知的,对决策有潜在价值的关系,模式和趋势 ,并用这些 知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程,就是数据挖掘。2,数据挖掘的基本任务数据额度挖掘基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则 、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提高企业的竞争力下面以餐饮行业为例进行
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2023-10-10 22:34:28
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一、什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining），也叫数据开采、数据采掘等，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，自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息的过程。这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等。 从上述定义可见数据挖掘明显有别于
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2023-08-14 08:57:22
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数据挖掘是如何解决问题的本节通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。2.1.1节中关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖掘中最经典的案例。而Target公司通过“怀孕预测指数”来预测女顾客是否怀孕的案例也是近来为数据挖掘学者最津津乐道的一个话题。很多人会问，究竟数据挖掘能够为企业做些什么？下面我们通过一个在数据挖掘中最经典的案例来解释这个问题——一个关于尿不湿与啤酒的故事。
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2023-09-26 21:48:22
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作者：谢邦昌 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下） 1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR） 基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性
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2023-11-15 17:00:34
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# 数据挖掘平台的技术方案
在当今信息爆炸的时代，数据成为了企业和机构决策的重要依据。为了从海量的原始数据中提取有价值的信息，数据挖掘技术应运而生。本文将围绕数据挖掘平台的技术方案展开，解析其基本构成、常用技术及相应的代码示例。
## 一、数据挖掘平台的基本构成
一个完整的数据挖掘平台通常包括以下几个核心部分：
1. **数据收集**：获取多种来源的数据，包括数据库、API等。
2. **
1.背景介绍图数据挖掘是一种处理和分析非结构化数据的方法，主要关注于挖掘复杂关系和隐藏模式。这种方法尤其适用于社交网络、知识图谱、生物网络等领域。图数据挖掘的核心是将数据表示为图，其中节点表示实体，边表示关系，并使用图算法和图模型来挖掘数据中的知识。图数据挖掘的主要任务包括：图结构学习：从图数据中学习出有用的结构，如图嵌入、图自编码器等。图预测：利用图数据进行预测，如社交网络中的用户推荐、生物网络
# Kaggle比赛数据挖掘方案指南
Kaggle是一个非常受欢迎的数据科学竞赛平台，通过参与这些竞赛，你可以提升你的数据分析技能，学习新的技术，并且结识志同道合的朋友。如果你是刚入行的小白，那么本文将为你详细讲解如何实现一套完整的Kaggle比赛数据挖掘方案。
## 数据挖掘流程
在执行数据挖掘的过程中，可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 内容 | 说
# 数据挖掘方案设计
## 引言
数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。随着数据量的增加，如何有效地收集、处理和分析这些数据成为了一个重要的问题。本文将介绍一个基本的数据挖掘方案设计，并提供代码示例，帮助你理解数据挖掘的过程。
## 数据挖掘的基本流程
数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：
1. **确定目标**：明确数据挖掘的目标和所需解决的问题。
2. **数据收集**：从不
数据挖掘是一门多交叉研究领域。至于数据挖掘的理念和概念，本人没有兴趣去关注，我们只关注的是如何挖掘数据，挖掘知识的一些手段。数据挖掘都有哪些东西可以挖掘呢？关联知识挖掘：反映了一个事件和其他事件之间的依赖或关联。（数据库中的关联是现实世界中事物联系的表现。）分类：分类技术是一种有监督的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标识，通过学习可以形成表达数
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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Datawhale赛事作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员赛题介绍科大讯飞：糖尿病遗传风险检测挑战赛
原创
2022-07-29 09:29:46
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Datawhale赛事 作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员赛题介绍科大讯飞：糖尿病遗传风险检测挑战赛。背景：截至2022年，中国糖尿病患者近1.3亿。中国糖尿病患病原因受生活方式、老龄化、城市化、家族遗传等多种因素影响。同时，糖尿病患者趋向年轻化。糖尿病可导致心血管、肾脏、脑血管并发症的发生。因此，准确诊断出患有糖尿病个体具有非常重要的临床意义。糖尿病早期遗传
原创
2022-06-29 20:15:25
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# 大数据挖掘研究方案指南
大数据挖掘是一个复杂而且不断发展的领域，适合有一定编程和数据分析基础的开发者。下面我将为你提供一个清晰的流程、示例代码以及数据可视化的方式，帮助你构建自己的大数据挖掘研究方案。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解大数据挖掘的过程，下面的表格梳理了实现过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
数据挖掘的基本流程1、理解商业数据：只要是效力于企业，所有的工作都是为了商业化，因此一定要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上再对数据挖掘的目的进行定义。2、数据的理解：理解数据的定义，至少当你和人讲起的时候，你们讲的是同一个东西。然后对数据进行描述以及质量的验证。3、数据准备：收集数据、数据的清洗及特征处理都在这一步完成。4、模型的建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以达到
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2023-08-08 13:04:39
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