数据挖掘入门项目二手交易车价格预测之建模调参-步骤
1. 调整数据类型，减少数据在内存中占用的空间 具体方法定义如下： 对每一列循环，将每一列的转化为对应的数据类型，在不损失数据的情况下，尽可能地减少DataFrame中每列的内存占用 def reduce_mem_usage(df): """ iterate through all the ...
数据挖掘主要包含哪些功能，带来了什么影响？
当今信息科技异常发达，因此，有许多的事务数据大量地被收集到数据库中，但这些数据如果不使用的话，那搜集这些数据又显得相当没有意义。就目前而言，数据的搜集方法已经相当成熟，而数据挖掘的技术正可以帮助分析这些数据。利用各种技术与统计方法，对大量的历史数据进行分析、归纳与整合，找出感兴趣的特征且有意义的数据...
数据挖掘|关联规则Apriori算法详解及其在中医医案中的应用
由于本菜鸡所学专业为中医院校的医学信息工程，所以接触较多的是利用多种算法处理中医医案数据。本文简单介绍传统数据挖掘关联规则算法中的Apriori算法，以及在挖掘中医医案辨证规律中的应用。并简单分析传统算法缺点，提出简要的改进思路。文章目录一、关联规则简介二、Apriori算法简介三、Apriori步...
虎赢大数据：“企业工商数据价值挖掘”，是大数据创业发展的方向之一
中国已到数字化革命阶段！如何把数据大变成大数据，如何把大数据变成数字产业经济已经成为一轮科技革命。全国各个省市在大力推动大数据和AI的发展。比如2019年苏州政府投入几十个亿来发展大数据，政府支持力度几乎做到“只要您是从事大数据或者AI或者是新能源”的创业都立项支持，而且当年就直接给50-500万的...
机器学习与数据挖掘学习笔记（4）异常分析
目录一、异常的定义二、异常挖掘三、异常检测的难点四、异常挖掘常用方法五、异常挖掘——分类六、异常挖掘——聚类七、异常挖掘——最近邻7.1基于距离7.2基于密度 一、异常的定义异常是在数据集中偏离大部分数据的样本，使人怀疑这些样本的偏离并非由随机因素产生，而是产生于完全不同的机制。异常数据在大多数领域...
Oracle的日志挖掘恢复数据
oracle日志挖掘是一种十分强大的数据恢复技术，只要你保障你的归档日志和重做日志是完整的，那么就可以将你的数据恢复到任何时刻。简单叙述一下日志挖掘的基本原理，然后进行一个简单的小实验。日志挖掘时基于redo日志和归档日志的基础之上来进行日志加载并进行恢复，挖掘，挖掘，挖的就是你的redo日志和归档...
大数据时代，大数据分析和挖掘常用的软件工具有哪些？
首先，对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Exc...
数据分析和数据挖掘的概念和理念
数据分析与挖掘的基础概念1.数据分析和数据挖掘的定义和概念2.数据分析及数据挖掘的层次3.数据分析及数据挖掘的模型框架1.1数据分析及数据挖掘的定义：数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据挖掘数据挖掘是在大型数...
python数据挖掘试题四十道，你敢来挑战吗？
自从毕业后，你多久没有进行过考试了?如果再给你一次重新考试的机会，你会怎么考?今天分享给大家的是python数据挖掘试题四十道，文末有答案，但希望你从接受挑战那一刻起，就像期末考试一样对待!点击关注，私信发送“资料”“Python”就可获得Python学习资料1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒...
R语言数据挖掘：随机森林（1）
数据集heart_learning.csv与heart_test.csv是关于心脏病的数据集，heart_learning.csv是训练数据集，heart_test.csv是测试数据集。要求：target和target2为因变量，其他诸变量为自变量。用决策树模型对target和target2做预测，...
spss modeler 数据挖掘4
4.spss modeler 数据挖掘4标签（空格分隔）：3.1数据挖掘#一 项目背景和目的#二 业务理解—数据需求#三 数据分析1.存在问题—数据缺失/异常值(1)确定缺失值数据类型及数量(2)确定方法:数据审核(质量)—数量较大的数据审核自定义缺失值2.处理2.1缺失值处理2.1.1 删除途径:...
spss modeler 数据挖掘3
3.spss modeler 数据挖掘3标签（空格分隔）： 3.1数据挖掘#一 对记录和字段的操作字段—对列进行操作选择/排序/样本一般组合使用选择–读取值/角色定义排序—排序样本—需要前几名数据汇总—分类求和/计数/平均值合并/追加合并—列数增加(有相同的关键字段)追加—行数增加先导入3个表格—读...
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流失数据进行逻辑回归建模,分析客户流失原因，所使用的数据集是SPSS Modeler18.0自带数据集《telo.sav》，本教程所涉及的数据集我也整理了一份放在...
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（五）：分类分析-KNN
教程传送门：SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（一）：背景及软件简介SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（二）：数据描述性统计与可视化SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（四）：分类分析-决策树...
SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（四）：分类分析-决策树
教程传送门：SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（一）：背景及软件简介SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（二）：数据描述性统计与可视化SPSS Modeler18.0数据挖掘软件教程（三）：逻辑回归分析1、数据介绍本节教程中将利用SPSS Modeler18.0对电信客户流...
【数据挖掘】决策树
一、分类与预测1、分类：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值（离散值）。 2、预测：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值（连续值）。 3、常见的方法 基于统计的方法 基于距离的方法基于决策树的方法（最广泛） 基于神经网络的方法二、决策树的基本原理构建决策树的基本过程： 构建决策树； 求见...
跟我一起数据挖掘（14）——数据整理与数据归约
在我们需要整理的数据中，很多都是经过不同时间由于各种原因生成的数据，有的是可以追溯到源头的，有的是很难追溯的。通常我们会将所有的数据通过各种方式将数据字典收集到一起，然后进行相应的分析。下面介绍一下使用powerdesigener进行数据整理：1.在Windows的ODBC数据源中陪着你的数据源,在...
数据挖掘--模型选择
本文转自：https://blog.csdn.net/qq_20800249/article/details/80046476名称 假设 /关键 优缺点 模型 策略 算法 感知机 拉格朗日对偶 1.初值不同结果不同 2.无法处理非线性 3.对偶形式将内积存储（Gram矩阵），加速计算 ...
如何利用机器学习进行海量数据挖掘
大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将笔者在 大 数据 技术实践时的一些经验与大家分享。互联网的海量数据不...
数据挖掘实训周报week8
本周理论学习主要学了特征组合特征交叉一种合成特征的方法，可以在多维特征数据集上，进行很好的非线性特征拟合。假设一个数据集有特征x1和x2，那么引入交叉特征值x3，使得： x3=x1x2那么最终的表达式为： y=b+w1x1+w2x2+w3x3 使用One-Hot向量的方式进行特征交叉。这种方式一般适...