【数据分析与挖掘】

python大数据挖掘系列之基础知识入门

Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔
可可爱爱的程序员·2023-04-01 10:11

svm简单实现python-Python实现基于SVM的分类器的方法

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器
weixin_39900582·2023-03-31 11:23

混淆矩阵(Confusion Matrix)

数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Cl
Wanderer001·2023-03-29 03:25

大数据分析与挖掘-Part2-数据预处理

大数据分析与挖掘-Part2-数据预处理为什么要进行数据预处理？
IncWu·2023-03-27 09:19

【数据分析与挖掘】数据预处理

目录概述一、数据清洗1.1缺失值处理1.1.1拉格朗日插值法1.1.2牛顿插值法1.2异常值处理二、数据集成2.1实体识别2.2冗余属性识别三、数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.3连续属性离散化3.4属性构造3.5小波变换四、数据规约4.1属性规约4.2数值规约概述数据挖掘过程中，数据预处理占整个过程的60%，主要分为以下四个步骤：一、数据清洗数据清洗的主要目的是为了删除原始数据集中的无关
mossloo·2023-03-27 09:18

用人工智能方法计算水果难题------遗传算法篇

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R3eE9y2OeFcU40·2023-03-20 07:21

《Python数据分析与挖掘实战》第15章 ——电商产品评论数据情感分析

挖掘背景与目标2.2数据探索与预处理*2.1数据筛选2.2数据去重2.3删除前缀评分2.4jieba分词3基于LDA模型的主题分析4.权重5.如何在主题空间比较两两文档之间的相似度本文是基于《Python数据分析与挖掘实战
wx1871428·2023-03-16 07:05

python数据挖掘与分析实战_Python数据分析与挖掘实战 第1章——数据挖掘基础

1.1某知名连锁餐饮企业的困惑1.2从餐饮服务到数据挖掘这种从数据中“淘金”，从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是数据挖掘；它是利用各种分析工具在大量数据中找其规律和发现模型与数据之间关系的过程，是统计学、数据库、和人工智能技术的综合。这种方法可避免“人治”的随意性，避免企业管理仅
曈漾·2023-03-16 07:32

《Python数据分析与挖掘实战》第15章——文本挖掘

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。
江流静一·2023-03-16 07:02

《Python数据分析与挖掘实战》第13章——回归+DNN

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第13章的数据——《财政收入影响因素分析及预测模型》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码。
江流静一·2023-03-16 07:32

大数据培训课程分享：Python数据分析与挖掘实战课程介绍

《Python数据分析与挖掘实战》课程内容以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容，共分为基础篇（第1~5章）和实战篇（第6~11
泰迪智能科技·2023-03-16 07:31

Python数据分析与挖掘实战学习04

一、Python数据分析工具1.StatsModelsPandas着眼于数据的读取、处理和探索，而StatsModels则更加注重数据的统计建模分析，它使得Python有了R语言的味道。StatsModels支持与Pandas进行数据交互，因此，它与Pandas结合，成为了Python下强大的数据挖掘组合。2.Scikit-Learn从该库的名字可以看出，这是一个机器学习相关的库。Scikit-L
李丰田丶·2023-03-16 07:57

python数据分析与挖掘实战——挖掘建模学习记录（一）

1.分类与预测1.1回归分析-Logistic回归分析模型应变量为二分变量:无自变量时的，优势比的自然对数:某自变量变化时，y=1优势比的自然对数代码importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionasLR#参数初始化filename='../data/bankloan.xls'data=pd.read_excel(f
四九~·2023-03-16 07:25

python数据分析与挖掘实战——挖掘建模学习记录（二）

目录3关联规则算法3.1Apriori算法算法代码4时序模式4.1时间序列的预处理4.2平稳时间序列分析4.3非平稳时间序列分析代码5.离群点检测5.1基于模型的离群点检测方法5.2基于聚类的离群点检测方法基于原型的聚类的改进及代码3关联规则算法3.1Apriori算法算法代码#-*-coding:utf-8-*-from__future__importprint_functionimportpa
四九~·2023-03-16 07:20

2023年春【数据分析与挖掘】文献精读（一）-1：针对COVID-19，使用聚类方法有效提取生物特性关联进而识别预防COVID-19的药物

分享给大家——动漫《画江湖之不良人》第四季片尾，主人公李星云所说的一段话：悠悠众生，因果循环，大道至简，世间若尽是不如意事，越是执着，便越是苦，不如安下心来，看该看的风景，做好该做之事。初行娆疆，所悟如此，就像曾经有一位紫衣姑娘，第一次来中原时，一样。不良人是很优秀的一部国漫，不记得什么时候开始追的了，有些年份了，大家如果有空也可以去看一下喔！现在已经第6季了！作者主页：追光者♂个人简介：2022
追光者♂·2023-03-10 07:44

python爬取58同城二手房_Python爬取58同城广州房源+可视化分析

原标题：Python爬取58同城广州房源+可视化分析感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定
weixin_39943101·2023-02-28 08:23

基于R实现统计中的检验方法---T检验

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R3eE9y2OeFcU40·2023-02-25 14:44

《Python数据分析与挖掘实战》第10章（下）——DNN2 筛选得“候选洗浴事件”3 构建模型

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。
wx1871428·2023-02-25 07:40

《Python数据分析与挖掘实战》第10章 热水器用户行为分析与事件识别

本文是《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。
curd_boy·2023-02-25 07:07

《Python数据分析与挖掘实战》第10章（上）——DNN

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。
江流静一·2023-02-25 07:35

《Python数据分析与挖掘实战》第10章（上）——DNN1 背景与目标分析2 数据探索3 数据预处理

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》做的分析。
marraybug·2023-02-25 07:31

IBM SPSS Modeler与数据源ODBC连接

工具：SPSSModeler14.1MySQL《SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》书籍及数据包（以上工具的下载链接见文末）《SPSS数据分析与挖掘实战案例精粹》第五章我是跟着这本书学习SPSSModeler
Forest_Linda·2023-02-22 17:43

《Python数据分析与挖掘实战》第8章——中医证型关联规则挖掘（Apriori关联）

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第八章的数据——《中医证型关联规则挖掘》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码。
curd_boy·2023-02-20 07:26

《Python数据分析与挖掘实战》第8章——Apriori关联规则

本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第八章的数据——《中医证型关联规则挖掘》做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码。
江流静一·2023-02-20 07:25

中医治病——关联分析挖掘

可参考《数据分析与挖掘实战》第八章挖掘目标借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医振型之间的关联关系对截断治疗提供依据，挖掘潜性证素挖掘流程1、原始数据整理2、数据的预处理，包括数据清洗、属性规约
lamusique·2023-02-20 07:48

金融数据分析与挖掘实战练习2.1-2.4

#逻辑运算符3and443and5and8#如果用and连接多个正整数，那么将显示最后的那个83and8and553or5or8#如果用or连接多个正整数，那么将显示最前面的那个38or5or385>33and34Truenot5>4Falsenot3>4True#思考：下列运算的结果是？(not1)or(0and1)or(3and4)or(5and6)or(7and8and9)4#第2章科学计算
哈伦2019·2023-02-04 00:32

Python3数据分析与挖掘建模实战 笔记

第2章数据获取数据获取手段：数据仓库监测与抓取填写、埋点、日志计算数据仓库将所有业务数据经汇总处理，构成数据仓库（DW）全部事实的记录部分维度与数据的整理（数据集市-DM）数据库VS仓库数据库面向业务存储，仓库面向主题存储（主题：较高层次上对分析对象数据的一个完整并且一致的描述）数据库针对应用（OLTP），仓库针对分析（OLAP）数据库组织规范，仓库可能冗余，相对变化大，数据量大监测与抓取常用工具
柠檬红茶cc·2023-02-01 14:04

Python数据分析与挖掘 | 挖掘建模

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立模型，包括：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等。分类与预测分类和预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是预测分类标号（离散属性），而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。分类分类是构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建
羋虹光·2023-01-28 21:19

数据分析工具 python matlab_MATLAB数据分析与挖掘实战 PDF 清晰版

内容介绍内容介绍《大数据技术丛书：MATLAB数据分析与挖掘实战》共16章，共三篇。基础篇(第1～5章)，第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对《大数据技术丛书：MA
weixin_39693295·2023-01-27 10:33

Python数据分析与挖掘——回归模型的诊断

当回归模型构建好之后，并不意味着建模过程的结束，还需要进一步对模型进行诊断，目的就是使诊断后的模型更加健壮。统计学家在发明线性回归模型的时候就提出了一些假设前提，只有在满足这些假设前提的情况下，所得的模型才是合理的。本节的主要内容就是针对如下几点假设，完成模型的诊断工作：误差项ε服从正态分布。无多重共线性。线性相关性。误差项ε的独立性。方差齐性。除了上面提到的五点假设之外，还需要注意的是，线性回归
Fo*(Bi)·2023-01-27 10:59

数据分析与挖掘中常用Python库的介绍与实践案例

数据分析与挖掘中常用Python库的介绍与实践案例一、Python介绍现在python一词对我们来说并不陌生，尤其是在学术圈，它的影响力远超其它任何一种编程语言，作为一门简单易学且功能强大的编程语言，它拥有丰富的第三方库
程序员在旅途·2023-01-27 10:24

如何成为一名数据分析师：数据的初步认知

作者|钟家福杏仁医生数据工程师，关注数据分析与挖掘。对所有从事数据相关工作的人而言，都有一个老生常谈的问题：数据认知！毕竟在真正开始分析、BI报表开发或者建模前，对数据进行一定的审查和认知是必须的。
杏仁技术站·2023-01-25 11:24

python3数据分析与挖掘建模实战 百度云_Python3数据分析与挖掘建模实战视频教程...

第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】本章首先介绍本课程是什么，有什么特色，能学习到什么，内容如何安排，需要什么基础，是否适合学习这门课程等。然后对数据分析进行概述，让大家对数据分析的含义和作用有一个整体的认知，让大家对自己接下来要做的事情，有一个基本的概念与了解。...1-1课程导学1-2数据分析概述第2章数据获取数据从哪里来？怎么来？这一章，我们会介绍数据获取的一般手段。主要包括数据仓库、
撕丝·2023-01-25 11:47

数据分析与挖掘常用知识点

目录一、数据分析方法论1.PEST分析法2.5W2H分析法3.SWOT分析法4.4P营销理论5.逻辑树法6.AARRR模型二、数据分析思路1.趋势分析2.多维分解3.用户分群4.漏斗分析5.留存分析6.A/B测试7.对比分析8.交叉分析三、面试问题1.逻辑回归和线性回归区别？2.讲讲偏差与方差，如何解决？3.决策树优点？过拟合怎么办？逻辑回归过拟合怎么办？4.讲讲树模型：决策树、随机森林（RF）、
渣渣zheng·2023-01-24 13:19

数据标准化常见问题：对整个数据集数据标准化后再划分训练集、测试集和先对训练级标准化再将规则用于测试集有什么区别（Python实现）

在数据分析与挖掘、算法建模的都会用到数据标准化。数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。
mx丶姜小辉·2023-01-21 17:17

Python3数据分析与挖掘建模：数据可视化——柱状图（bar）

前言本篇文章中使用到了numpy、pandas、matplotlib以及seaborn库。数据格式为csv文件，本次实验用于了解和学习用python绘制柱状图的相关内容，所以数据量很小很小，只有15条数据。首先引入四个库并且读入数据：importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv("./data/trydata.csv")importmatplotlib
Yeexxxx___·2023-01-19 20:26

数据挖掘学习之路

二、大数据分析与挖掘主要技术主要分为如下几个步骤：任
起什么好呢emmm·2023-01-18 09:34

用R语言实现密度聚类dbscan

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R3eE9y2OeFcU40·2023-01-17 14:08

娱乐至死？不，我偏要活着

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R3eE9y2OeFcU40·2023-01-17 01:24

python数据分析与挖掘实战——协同过滤——关联算法——Apriori算法菜品推荐

客户在餐厅点餐时，面对着菜单中大量的菜品信息，往往无法迅速的找到满意的菜品，既增加了点菜的时间，也降低了客户的就餐体验。实际上，菜品的合理搭配是有规律可循的：顾客的饮食习惯，菜品的荤素和口味，有些菜品之间是互相关联的，而有些菜品之间是对立或竞争关系（负关联）。这些规律都隐藏在大量的历史菜单数据中，如果能够通过数据挖掘发现客户点餐的规律，就可以快速识别客户的口味，当他下了某个菜品的订单时推荐相关联的
studiousq·2023-01-16 09:24

Python数据分析与挖掘——交叉验证法

交叉验证(Cross-Validation，简写为CV)主要用于建模应用中，例如PCR（主成分回归）、PLS（偏最小二乘）回归建模中。交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在
Fo*(Bi)·2023-01-13 08:06

全文2500字 详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用，熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率导入模块与读取数据我们第一步需要导入模块以及数据集import pandas a
欣一2002·2023-01-11 01:20

python3数据分析与挖掘建模：数据可视化——直方图、折线图、饼图

前言数据为kaggle上下载的HR.csv导入numpy、pandas、matplotlib、seabornimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassns读入数据df=pd.read_csv("./data/HR.csv")输出时会发现列显示不完全，中间有省略号代替，如下图所示：此时我们并不
Yeexxxx___·2023-01-08 19:35

使用 k-means 聚类算法对多维属性数据进行分类

python数据分析与挖掘—代码修正与项目练习：https://blog.csdn.net/O_tongwandou/article/details/81952264k-means高维聚类：https:
dataloading·2023-01-07 11:19

《Python数据分析与挖掘》实战项目 - Python程序设计(期末大作业、课程设计、毕业设计)2012-2021近十年考研英语一真题词汇词频统计与可视化（附代码）

《Python数据分析与挖掘》-2012-2021近十年考研英语一真题词汇词频统计与可视化声明本文仅在CSDN发布，其他均为盗版。请支持正版！
SunAqua·2023-01-05 22:48

《Python数据分析与挖掘实战》代码纠错3-1

最近在学习张良均老师的《Python数据分析与挖掘实战》，发现部分代码存在错误，特分享调试好的代码，供学习参考。
Daniel.Qin·2023-01-05 22:47

Python数据分析与挖掘实战期末考复习（抱佛脚啦）

课本是那本绿色的Python数据分析与挖掘实战（第2版），作者张良均…图片来自老师给的ppt，以下内容是我自己总结的，自己复习用，覆盖了老师给画的重点考点，八九不离十，期末考抱佛脚的可以看看。
今天又有什么bug·2023-01-05 22:16

kmeans算法python源码_Python实现的KMeans算法小案例

K-Means的步骤01目标有下图所示的一系列数据，总共有900多条，这是《Python数据分析与挖掘实战》这本书第4章的案例数据。从图中可见，测量值非常多，
weixin_39990660·2023-01-05 21:23

《Python数据分析与挖掘实战》第五章案例代码总结与修改分析

每个案例代码全部为书中源代码，出现错误按照每个案例下面给出的代码错误，原因，及怎样修改进行修改即可解决每个案例错误5-1importpandasaspdfilename='F:/大二下合集/Python数据分析与挖掘
fy_1852003327·2023-01-05 21:17

python数据分析与挖掘实战（4）挖掘建模之分类与预测

分类与预测loc\iloc\ix三种索引的区别与用法loc在index的标签上进行索引,范围包括start和end.iloc在index的位置上进行索引,不包括end.ix先在index的标签上索引，索引不到就在index的位置上索引(如果index非全整数),不包括end.Logistic回归#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importpandasa
Three123v·2023-01-05 21:16
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