大家好，我又回来啦！在本文中，我将对《数据挖掘原理与实践》的第二章《数据处理基础》进行总结和归纳，希望大家多多支持，谢谢！什么是数据？数据是数据库存储的基本对象。并非说单纯的1、2、3等数字才是数据，数据的内涵随着时间的推移而扩展。广义地，可以把数据理解为记录在介质中的信息，是数据对象及其属性的集合，其表现形式可以是数字、符号、文字、图像或计算机代码等。理解数据不仅要了解数据的表现形式，还需要了解
在大数据准确营销和大数据洞察力等一系列热门词汇的背后，数据挖掘和分析技术在各行业发挥着重要作用，随着数据资源的爆炸性增长，数据挖掘技术不仅成为政府部门提高治理能力的重要手段，而且成为提升各行业核心竞争力的关键。 一、数据挖掘的定义 数据挖掘（Data Mining）是指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，建立关系来解决业务问题。换句话
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2023-08-21 09:33:43
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数据挖掘概论（参考书：数据挖掘原理、方法及Python应用实践教程)1.数据挖掘含义数据收集和存储技术的发展使得各组织机构能够积累海量的数据。但是，由于数据量太大，传统的数据分析工具和技术已经不再适用，因此，需要开发新的方法来对数据进行处理。 数据挖掘（data mining）就是利用一系列技术和方法从海量数据中找出隐藏于其中的潜在、有用的新知识的过程。在庞大的数据中找到有价值的知识，就好像在一堆
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2023-08-12 15:45:00
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定义数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程 有什么用？数据挖掘，简单的说就是有历史数据，数据很多很多，比如豆瓣积累了很多用户的数据，假设有个用户，喜欢听歌，喜欢技术，喜欢什么小组，然乎参加，发言，标签等，这些数据就可以进入数据挖掘的某个模型，选择算法，进行分析，于是很多客户行
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2023-08-07 09:17:17
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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
[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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对于普通人来说，数据挖掘可能是一个神秘的过程。没有经验的企业实施数据挖掘项目时，错误的认识往往成为项目成功开展的重要障碍。因此及时矫正这些错误的认识也成为项目实施前一个重要的任务。 数据挖掘的所有内容是关于算法一谈到算法就会想到通过历史数据建立模型，数据挖掘算法是创建挖掘模型的机制，对产生的最终挖掘输出结果有很大的决定性。随着数据挖掘新技术的层出不穷和商业数据挖掘产品的成熟与完善。对同一
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2023-12-20 08:30:34
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河北工业大学数据挖掘实验三 应用 Apriori 算法挖掘频繁项集一、实验目的二、实验原理1、Apriori 算法2、提高频繁项集逐层产生的效率三、实验内容和步骤1、实验内容2、实验步骤3、程序框图4、实验样本5、实验代码四、实验结果五、实验分析 一、实验目的（1）熟悉Apriori 频繁项集挖掘算法。 （2）根据管理层的需求，确定数据挖掘的任务，明确数据挖掘的功能，也就是明确要挖掘什么。 （3
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2023-10-19 10:55:39
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数据挖掘经典算法先描述各种算法的基本知识与优略，后续会推出所有单个算法的具体描述、推导、代码。C4.5决策树C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1.用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；
2.在树构造过程中进行剪枝；
3.能够完成对连续属性的离散化
目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
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2023-08-13 21:36:41
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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。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：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
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2023-08-24 20:46:43
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数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘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。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
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2023-11-22 16:10:24
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教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
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2023-08-14 16:52:38
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大数据时代已经来临，利用网络和生活中产生的大量数据发现问题并创造价值，使得数据挖掘成了一门新的学科和技术。那么什么是大数据挖掘，数据挖掘的过程是什么，以及它的具体算法又有哪些?今天这篇文章，将带你一起了解数据挖掘的那些事儿。 01、首先，数据挖掘到底是什么?官方的定义，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、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
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2023-11-06 19:08:30
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数据挖掘数据挖掘是指对大量的数据进行分析与挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据挖掘出用户的潜在需求信息。 数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。 业务场景：发现窃电用户、发掘用户潜在需求、个性化推荐、疾病与症状/疾病与药物之间的规律数据挖掘过程1、定义目标 2、获取数据（爬虫、下载一些统计网站发布的数据、自有数据） 3、数据探索：对数据进行初步的研究和探
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2023-09-28 13:42:37
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一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
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2022-03-08 14:33:39
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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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关联基本定义关联规则：形如 X -> Y的蕴涵表达式，其中X和Y是不相交的项集。关联规则的强度可以用支持度和置信度度量支持度：确定规则可以用于给定数据集的频繁程度，用s表示 s=(x并y的长度)/数据集的长度置信度：确定Y在包含X的事物中出现的频繁程度。用c表示 c=(x并Y的长度)/(X的长度)例如 有购物蓝事物的例子 1{面包，牛奶}2{面包，尿布，啤酒，鸡蛋}3{牛奶，尿布，啤酒，可乐
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（attribute），通常找寻最相似的
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2023-08-15 19:24:08
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大数据之所以受到人们的关注和谈论。是由于隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。下面内容供个人学习用，感兴趣的朋友能够看一下。 智库百科是这样描写叙述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是眼下人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平庸过程。数据挖掘是一种决策支持过程。它
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2023-09-04 21:20:56
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