Databend Cloud 正式上线腾讯云市场，加速挖掘数据创新价值
近日，新一代大数据分析平台 Databend Cloud 正式上线腾讯云千帆云市场，成为腾讯云 SaaS 生态圈中的重要一员。依托腾讯云平台的技术支持和市场资源， Databend Cloud 将充分发挥数据价值的挖掘能力，助力更多企业实现数据驱动的决策运营。 Databend Cloud ...
数据挖掘技术的有趣应用：kaggle的实践
作者：陈运文 博士引言Kaggle是创办于美国硅谷的一个近年来风头正劲的数据挖掘竞赛平台，汇集了全球83000多名数据科学家，致力于通过数据挖掘技术解决各种各样 现...
数据挖掘概念
从大量的、不完全的、有噪音的、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、但又潜在有用的信息和知识的过程，定义为“数据挖掘”。数据挖掘主要基于：数理统计、人工智能、机器学习、人工神经网络等技术。数据挖掘的最高境界：从数据中获取知识，辅助科学决策。数据挖掘的功能主要包括：关联分析、聚类分...
Excel数据挖掘插件
Excel是大家非常熟悉的表格工具，借助它可以实现日程工作中最原始的数据处理的基本的功能，此外通过 SQL Server插件...
【数据挖掘面经】腾讯+百度+华为（均拿到sp offer） - 牛客网
【数据挖掘面经】腾讯+百度+华为（均拿到sp offer） 《数据挖掘——从入门到求职》by ZakeXuPS：文中所涉及资料可从以下链接获取（包括简历模版）http://pan.b...
数据分析与挖掘
一、数据分析与挖掘 一、数据分析与挖掘概述1、数据分析与挖掘定义及关系数据分析：对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息。比如统计出平均数、标准...
数据挖掘中 决策树算法实现——Bash
数据挖掘中 决策树算法实现——Bash博客分类：数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵数据挖掘决策树bash非递归实现标准信息熵一、决策树简介：关于决策树，几乎是数据挖掘分类算法中最先介绍到的。决策树，顾名思义就是用来做决定的树，一个分支就是一个决策过程。每个决策过程中涉及一个数据的属性，而且只...
《数据仓库与数据挖掘教程》ch02数据仓库原理 章节整理
数据仓库原理多数据源问题多数据源数据仓库和数据挖掘的数据通常来自多种数据库或计算机应用系统或数据文件、web页面多数据源在集成的问题数据不一致：数据的不一致性主要指数据之间的矛盾性和不相容性。如职务升迁了，但工资数据却没有改变属性差异：性别属性有的取“男”/“女”,长度为2；有的取“1”/“0”，长...
【数据挖掘】练习6：上机题目
练习6：上机题目 一：实验目的与要求 1：了解R语言中各种图形元素的添加方法，并能够灵活应用这些元素。 2：了解R语言中的各种图形函数，掌握常见图形的绘制方法。 二：实验内容 1：某银行在降低贷款拖欠率的数据 bankloan 的示例数据。 2：比较违约与不违约情形不同特征的人群分布。 3：探索...
【机器学习算法】【10】--数据挖掘算法之Apriori详解
前言：数据挖掘与机器学习 有时候，人们会对机器学习与数据挖掘这两个名词感到困惑。如果你翻开一本冠以机器学习之名的教科书，再同时翻开一本名叫数据挖掘的教材，你会发现二者之间有相当多重合的内容。比如机器学习中也会讲到决策树和支持向量机，而数据挖掘的书里也必然要在决策树和支持向量机上花费相当...
数据挖掘学习------------------1-数据准备-2-数据质量分析
1.2、数据质量分析（1.数据质量分析的目的：保证数据的正确性、保证数据的有效性例如：国际漫游通话客户只有0.01%，因此对国际漫游通话时长该变量统计正确性毫无问题，也认为该变量缺少有效的信息而有数据质量问题，因为该变量提供好的信息只能对最多0.01%的客户产生影响，对未来预测模型的贡献实在是微乎其...
《Python 数据分析与挖掘实战》第十五章 电商产品评论数据LDA主题模型、文本挖掘
一、分析方法与过程本次针对京东商城上的“美的”热水器的文本评论数据进行建模分析。本文进行基本的预处理、分词等操作后建立LDA主题模型，实现对文本评论数据的倾向性判断及信息挖掘分析。（1）利用爬虫进行数据采集（由于最近较忙，爬虫代码等空了再附上，暂且先用书中提供的数据进行建模），原始文本评论数据为将品...
数据挖掘之决策树
数据挖掘之决策树——学自北京大学莫同老师决策树示例决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法把由不同组成的总体分成较小且较具同质性的群体每一个分支要么是一个新的决策节点，要么是树的叶子在沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点上问题的不同回答导致了不同的分支，最后会到达一个叶子...
制造业数据挖掘系统的应用有哪些，如何创造高价值
IT行业在制造业的革命过程中发挥了巨大的作用。自动化的流程和机械化产生了大量数据，但大多数制造业者并不能很好的使用这些海量数据。将这些数据点导入分析软件，可获得改善制造过程和提高生产率的有价值信息。制造业数据挖掘系统还可以降低运输，包装，仓储的花费，库存成本应而大大降低。很多汽车制造商在生产之前，会...
数据挖掘中的决策树
我们可以这么说，如今我们所处的时代就是大数据时代，我们在大数据时代力争做到从数据中获得有用的知识以便于在未来的生活中加以运用，这就离不开数据挖掘技术。所谓数据挖掘并不是挖掘大量的数据，而是挖掘有用的数据，就像挖矿一样，我们必须找到一个我们需要的数据，这就用到了决策树的知识。1.决策树的现状现如今，企...
数据挖掘面试题之随机森林（RF）
随机森林 模型收到低偏差和高方差问题的困扰，应该如何解决低偏差意味着模型的预测值接近实际值。换句话说，该模型有足够的灵活性，以模仿训练所有数据的分布。貌似很好，但是别忘了，一个过于灵活的模型是没有泛化能力的。这意味着，当这个模型用在对一个未曾见过的数据集进行测试的时候，它会令人很失望。在这种情况下，...
Python数据挖掘入门与实践 第三章 用决策树预测获胜球队（二） 随机森林(RandomForest)
紧接上文，我们来看一下，决策树在训练数据量很大的情况下，能否得到有效的分类模型。我们将会为决策树添加球队，以检测它是否能整合新增的信息。虽然决策树能够处理特征值为类别型的数据，但scikit-learn库所实现的决策树算法要求先对这类特征进行处理。用LabelEncoder转换器就能把字符串类型的球...
数据挖掘考题汇总（填空题与计算题）带答案
目录一、填空题二、计算题求项集I和事务D计算置信度求取所有频繁项集求取最大频繁项目集推理强关联规则Close算法解题步骤FP - 树算法的计算步骤序列模式发现算法K-近邻分类算法ID3 算法实例C4.5 算法实例CART 算法实例一、填空题❃随着信息技术的高速发展，数据库应用的规模、范围和深度不断扩...
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...