很多人都想去学习数据分析中的数据挖掘这一块的相关知识，这是因为数据挖掘这项工作十分有前景，同时在薪资方面也十分出色。但是要想学好数据挖掘不是一个容易的事情，不过我们还是有技巧的，在这篇文章中我们给大家介绍一下数据挖掘的学习需要侧重哪些知识，希望这篇文章能够帮助到大家。1.统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据
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2023-12-07 07:03:46
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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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信息技术和移动互联网的发展带来了服务智能化的发展，传统服务型呼叫中心(如移动10086客服、淘宝客服、政府12345等)由于服务内容相对简单、业务流程短，客服工作正逐步交由自助渠道、智能机器人处理，人工服务占比正在逐步降低;与传统呼叫中心偏重于服务的特征相比，技术支撑型呼叫中心(如戴尔、联想、运营商宽带服务、苹果技术支持等)由于其服务内容的复杂性，人工服务占比仍然较大。一、技术支撑型呼叫中心概念技
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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在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
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2023-07-19 14:23:54
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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。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以tb计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(knowledge discovery
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2009-04-14 23:45:34
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数据挖掘中的基于决策树的分类方法 1 分类的概念及分类器的评判 分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。 分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（
[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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如果我们学习数据分析，那么肯定少不了也要好好学习一下数据挖掘。我们都知道，要想掌握好数据挖掘就需要掌握很多的相关技术。一般来说，数据挖掘工作的技术有关联规则、分类、聚类、决策树、序列模式，下面我们就给大家讲述一下这些知识。1.关联规则首先我们给大家讲述一下关联规则，一般来说，关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。
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2023-09-04 14:20:37
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一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术什么是大数据挖掘?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：
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2023-09-10 15:16:01
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我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据的部分核心技术，分别是数据挖掘和机器学习。在大数据中，数据挖掘和机器学习都是发挥了不同的功能。在这篇文章中我们给大家介绍一下人工智能和其他大数据处理的基础技术，希望这篇文章能能够给大家带来帮助。首先说说人工智能，AI和大数据是相互促进的关系，一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如近几年的深度学习一系列技术和方法；另
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2023-12-07 09:02:50
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在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一下更多的相关内容。首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术
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2023-08-08 11:18:21
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在当今信息爆炸的时代，伴随着社会事件和自然活动的大量产生(数据的海量增长)，人类正面临着“被信息所淹没，但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善，人类积累的数据量正以指数方式增长 。面对海量的、杂乱无序的数据，人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。它可以从
作 者：段勇 一、数据挖掘的本质 一般来说，比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联、预测（关于这四类问题后文会详细阐述），而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题：如描述性统计、交叉报表、假设检验等。 让我们来看一个
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2024-01-01 16:47:46
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想以后从事数据挖掘行业，但是想看看这个行业对于工作能力有什么样的要求，一般招聘的时候都需要什么有什么样的基础能力，所以就打算先爬取智联上关于数据挖掘的岗位的招聘要求及其职责，然后根据结巴分词，提取关键字，看看哪些词汇出现的频率比较高，这样就知道数据挖掘这个行业一般对于从业有什么样的要求的。当然提取出来的关键字肯定是有一些无用的信息，这个需要我们去进一步的甄别。 首先是爬取智联招聘的数据挖掘岗位的招
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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