数据挖掘，又称为资料探勘、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，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。其中一些应用包括市场细分 - 如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测 - 识别可能导致在线欺诈的交易模式等。在本文中，我们整理了进行数据挖掘的 8 个最佳开源工具。1、WekaWEKA作为
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2023-08-04 20:43:07
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# 如何成为“大数据挖掘的大牛”
在当今数据驱动的时代，大数据挖掘已成为一个非常重要的领域。作为一名初学者，了解如何有效地进行大数据挖掘，掌握必要的技能和工具，是实现这一目标的第一步。本文将为您提供一条清晰的步骤路线，并通过代码示例辅助说明。
## 流程概述
为了顺利进行大数据挖掘，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
一.会议超档：1.KDD（CFFA类）:ACMKnowledge Discovery and Data Mining 数据挖掘的最高会议，每年开SIGKDD是美国计算机学会ACM旗下数据挖掘和知识发现的专业组织，KDD的英文全称就是KnowledgeDiscovery and Data Mining。SIGKDD每年主办的KDD大会，是该领域的最高学术会议。第一档：2.ICDM（CFFB类）:IE
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2023-10-03 12:46:44
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# 数据挖掘的入门指南
数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程。对于刚入行的小白来说，掌握基本流程和相关技术是非常重要的。以下是一个简单的数据挖掘流程：
## 数据挖掘流程
| 步骤 | 描述 |
|----------------|--------------------------------|
| 1. 确定目
# 数据挖掘基础指南
在进入数据挖掘的子领域之前，我们首先需要了解整个过程的基本步骤和技术手段。以下是数据挖掘的一般流程：
| 阶段 | 描述 |
| ----------- | ------------------------------------ |
| 数据收集 | 收集相关数据，如数据库、文件或API
一、数据挖掘技术的产生：数据收集和数据存储技术的快速进步，使得积累海量数据已成为家常便饭。然而，提取有用的信息也成为巨大的挑战。通常，由于数据量太大，无法使用传统的数据处理工具和技术处理它。“数据挖掘”技术由此产生，数据挖掘技术，它将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合，从而实现处理大量数据的目的。二、什么是数据挖掘：数据挖掘是在大型数据存储库中，自动的发现有用信息的过程。数据挖掘技术
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2023-08-08 11:42:33
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由于数据科学刚刚兴起，数据科学家作为一种新生职业被提出，数据研究高级科学家Rachel Schutt将其定义为”计算机科学家、软件工程师和统计学家的混合体“。数据挖掘作为一个学术领域，横跨多个学科，涵盖了统计学、数学、机器学习和数据库等，此外还包括各类专业方向比如从油田电力、海洋生物、历史文本、电子通讯、法律税务等的各个专业领域。注意每一分类都需要相当的行业经验。
而要明白某一事物的本质，就需要
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2023-08-11 08:34:39
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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。
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2023-05-29 23:19:15
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文章目录1. 数据仓库基础知识1.1 数据仓库的基本特性1.2 数据仓库的数据模式1.3 数据仓库的体系结构2. 数据挖掘基础知识2.1 数据挖掘的分类2.2 数据挖掘技术2.3 数据挖掘的应用过程 传统数据库在联机事务处理(OLTP)中获得了较大的成功，但是对管理人员的决策分析要求却无法满足。因为管理人员希望对组织中的大量数据进行分析，了解组织业务的发展趋势，而传统的数据库中只能保留当前的管
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
# 数据挖掘应用领域及整个流程
数据挖掘是从大数据中提取隐含知识的过程，广泛应用于多个领域，如金融、医疗、市场营销等。下面将详细介绍数据挖掘的整个流程，以及各个步骤中需要进行的操作及相应的代码示例。
## 数据挖掘流程
| 步骤 | 说明 |
| ---------- | -------------------------- |
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推荐几个机器学习和数据挖掘领域相关的中国大牛：李航：http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/，是MSRA Web Search and Mining Group高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。近年来，主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序，相关性等问题的研究。曾在人大听过一场他的讲座，对实际应用的问
原创
2022-03-29 18:18:31
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推荐几个机器学习和数据挖掘领域相关的中国大牛：李航：是MSRA Web Search and Mining Group高级研究员和主管，主要研究领域是信息检索，自然语言处理和统计学习。近年来，主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序，相关性等问题的研究。曾在人大听过一场他的讲座，对实际应用的问题抽象，转化和解决能力值得学习。周志华：是南京大学的杰青，机器学习和数据挖掘方面国内的领军人物，其好几
原创
2021-12-16 13:57:25
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# 数据挖掘的应用领域实现流程
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集相关领域的数据，可以通过爬虫、API接口或者从数据库中获取。
```markdown
# 代码示例
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
```
## 2. 数据清洗
对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值、重复值等问题。
```markdown
#
数据挖掘技术作为一种数据分析的手段，在许多行业都得到了应用。而计算机作为人们越来越依赖的一种信息化设施，也在社会经济中发挥了重要作用。在日常生活中，人们多是利用计算机来完成数据挖掘的使用，而实际上，数据挖掘不仅使一种利用计算机分析数据的手段，更应该视为计算机的一个组成部分。对此，美国人早有预言：数据挖掘会成为计算机发展的一个重要组成部分。现如今，在计算机教学活动中已经将数据挖掘作为了教学的一个部分
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2023-09-17 10:52:01
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
不仅仅
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2023-12-25 10:32:39
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数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡：欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：电子政务的数据挖掘：建立电子化政府，推动电子政务的发展，是
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2023-08-10 08:43:43
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本书全面介绍了数据挖掘，涵盖了五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章。前一章涵盖基本概念、代表性算法和评估技术，而后一章讨论高级概念和算法。这样能够在透彻地理解数据挖据的基础的同时，还能够了解更多重要的高级主题。 目录 第1章 绪论 1.1 什么是数据挖掘 1.2 数据挖掘要解决的问题 1.3 数据挖掘的起源 1.4 数据挖掘任务 1.5
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2023-12-04 19:53:59
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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
随着网络的发展，我国的审计事业步入了计算机审计时代，这样以来大大提高了审计工作的效率。在实际审计过程中，审计人员还要转变自身的审计分析思路，要打破传统的审计模式，能够运用系统论的思维，以全局的观点、联系的观点，把握事物的总体和各部分之间的联系，从而发现其中的规律。可以借助于一种数据分析工具——数据挖掘技术，它能够帮助审计人员从海量数据当中，发现数据背后潜在的联系和规律。数据挖掘(DM)，就是从大量
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2023-10-13 17:04:18
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