数据分析与数据挖掘

数据分析与数据挖掘实战视频——学习笔记（八）(数据清洗(缺失值和异常值处理)、数据分布探索、数据集成)

网址：【数据挖掘】2019年最新python3数据分析与数据爬虫实战_哔哩哔哩(゜-゜)つロ干杯~-bilibilihttps://www.bilibili.com/video/av22571713/?p=51数据探索与数据清洗概述数据探索与数据与清洗概述：数据探索的目的是急躁发现数据的一些简单规律或特征，数据清洗的目的是留下可靠数据，避免脏数据的干扰。这两者没有严格的先后顺序，经常在一个阶段进行
fanhl111·2020-08-14 23:02

R语言——数据分析与数据挖掘在常规工作中的应用

大纲：1数据质量分析1.1缺失值分析1.2异常值分析1.3一致性分析2数据特征分析2.1分布分析2.2对比分析2.3统计量分析2.4周期性分析2.5贡献度分析2.6相关性分析3R语言主要数据探索函数3.1统计特征函数3.2统计作图函数3.3小结数据预处理4.1数据清洗4.1.1缺失值处理4.1.2异常值处理4.2数据集成4.2.1实体识别4.2.2冗余属性识别4.3数据变换4.3.1简单函数变换4
王畅·2020-08-14 22:14

《Python数据分析与数据挖掘实战》学习笔记1（数据挖掘基础）

《Python数据分析与数据挖掘实战》学习笔记（数据挖掘基础）前言1、获取数据（获取【爬虫采集或从一些统计网站下载】--->取样）2、数据探索2.1、缺失、异常值分析2.2、统计量分析3、数据预处理（清洗
Yuya_lee·2020-08-11 04:13

python入门总结(数据分析方向)

随着Python自身功能的完善以及生态系统的扩展，Python在Web开发、网络爬虫、数据分析与数据挖掘、人工智能等应用方面逐渐崭露头角。
congjiaqing0635·2020-08-11 03:56

2019最新《T善智能 Python3数据分析与挖掘实战教程》

课程目录├─Python3数据分析与挖掘实战│├─第10章Python数据分析与挖掘技术基础││├─042、快速了解数据分析与数据挖掘.mp4││├─043、数据分析与挖掘相关模块简介与安装.mp4││
aiwozhiai·2020-08-11 02:13

Python数据分析与可视化学习笔记（一）数据分析与可视化概述

数据分析与可视化（一）1.1数据分析1.1.1数据、信息与数据分析1.1.2数据分析与数据挖掘的区别1.1.3数据分析的流程1.2数据可视化1.3数据分析与可视化常用工具1.4Python数据分析与可视化常用类库
biubiu_code·2020-08-11 02:35

谁说菜鸟不会数据分析

现状分析：2.原因分析3.预测分析1.2数据分析六部曲1.2.1明确分析目的和思路1.明确分析目的2.确定分析思路1.2.2数据收集1.2.3数据处理1.2.4数据分析1.数据分析与数据处理的区别2.数据分析与数据挖掘的关系
PassionZheng·2020-08-07 17:12

数据分析与数据挖掘（1）Python基础知识

in:nameexample名字中有“example”in:readmeexamplereadme中有“example”in:descriptionexample描述中有“example”stars:>1000star>1000forks:>1000fork>1000pushed:>2019-09-012019年9月1日后有更新的language:java用Java编写的项目https://mir
张子枫的男朋友呀·2020-08-05 11:05

Python数据分析可视化教程学习

随着数据分析与数据挖掘行业的日益火爆，Python数据分析可视化教程也成为了许多人提升职业竞争力的必修课。本文将详细为大家介绍Python数据分析可视化教程的具体内容，全文会围绕着为什么学？学什么？
wx5ecc6bcb4713c·2020-07-29 21:26

数据分析与数据挖掘之四大分布三大检验

泊松分布泊松分布是二项分布的一个变形和取极限,它通常被用来描述一段时间内或者一定空间内事件的发生次数的对应概率，用于小概率情况，假定它们满足"泊松分布"的三个条件：（1）小概率事件。（2）相互独立的，不会互相影响。（3）事件的发生概率是稳定的。与泊松分布相对的是指数分布，指数分布对应的是两次事件之间间隔多久的概率，再进一步有一个gamma分布，它对应的是n次事件之间的间隔时间。gamma分布可以这
小脑斧123·2020-07-28 21:58

强烈安利一位985大数据挖掘和分析工程师。

相信也能助力大家转行Python、大数据分析与数据挖掘、机器学习等工作岗位。作者爱德宝器曾在京东做数据分析师的工作，现在广东某厂做分析师。
Sim1480·2020-07-28 02:11

R语言包的安装、更新、卸载、加载、位置

R语言之所以在数据分析与数据挖掘方面很强大，其实是依赖于一些特定的包的，使得R语言可以几行代码完成复杂的数据分析，还有一些智能算法，比如：人工神经网络、遗传算法等等！
柯广·2020-07-27 13:35

Python数据分析与挖掘实战中的错误总结与分析(持续更新)

接下来两年就是要搞搞学术了，方向为：大数据分析与数据挖掘。从此篇开始，就将学习过程中一些问题和想法与友交流之。
柚子咩·2020-07-16 06:30

数据分析与数据挖掘方面招聘的笔试题分享

上网搜索到一些相关职位的笔试题，集结于此，希望对大家有用A、阿里巴巴2011数据分析师实习生笔试题1.什么是异常值，列举一种找出连续型变量异常值的方法。2.什么是聚类分析，有哪些聚类分析方法，写出原理和算法。3.SQL题，给出一个表，写SQL语句，创建表名为B（结构和原表一样），按列出最早访问的urlid：用户名time：用户访问时间url：用户访问网页4.一个B2C网站，用户群是办公室女性，一个
dy01dy·2020-07-15 22:53

数据掘金：电子商务运营突围

从他处学习数据分析与数据挖掘，要么太难——起点高，力不从心；要么太远，很难用于电商业务。这本书旨在帮助电商人摆
weixin_33994444·2020-07-08 16:38

叶梓老师开讲人工智能入门-R语言数据分析与数据挖掘-2

事务的特点：ACIDß原子性：Þ去银行取钱，要么钱取成了，卡里钱少了；要么没取成，卡里钱也没少。ß一致性：Þ相互转账，两人的总钱数在事务过程中应严格一致。ß隔离性：Þ买火车票，锁定席位等待付款时，别人就不能买这张票。ß持久性：Þ不能因为银行的电脑坏了，你卡里的钱就会少掉或多出来。数据库术语ß数据表：表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。ß数据库：数据库是一些相互关联的数据表
大数据AI人工智能专家培训讲师叶梓团队·2020-07-06 05:40

面试经历：百度-数据分析与数据挖掘（实习生）

对自己的审视  我是一个未入职场的小白，从本科就读的专业就是计算机科学与技术，可时间匆匆，并未把握好大学的时光，从来到北京读研之后，越来越觉得大学本科是我的舒适圈，太舒适而淡忘了自己的专业和技能，重新认识自己和认清技能缺失的我，开始了改变自己的学习之路。  读研期间的专业是大数据专业，选择这个专业也是说来话长，复试过后，预选专业是虚拟现实，在入学之前，一段实习经历改变了我对虚拟现实技术的看法，或者
二进制杯莫停·2020-07-06 05:55

数据分析和数据挖掘

什么是数据分析与数据挖掘数据分析:对已知数据进行分析，然后提取一些有价值的信息；（比如：统计出平均数；标准差等信息）数据挖掘：对大量的数据进行分析挖掘，得到一些未知的，有价值的信息等。
The Silencer·2020-07-06 04:08

数据分析与数据挖掘类的职位必备技能

大数据催生数据分析师薪酬比同等级职位高20%随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”
南山牧笛·2020-07-05 17:55

产业安全专家谈丨企业如何应用“联邦学习”打破数据孤岛，助力业务创新？

随着云计算和大数据技术的不断发展，以人工智能为基础的数据分析与数据挖掘让大数据释放出巨大价值，已成为企业业务创新、业绩增长的重要手段。
腾讯安全·2020-07-05 02:54

R语言 处理缺失值（二）

文件夹拷贝到F盘下，再用setwd设置工作空间setwd("F:/数据及程序/chapter4/示例程序")#读取销售数据文件，提取标题行inputfile=read.csv('E:\\大三下半年\\R语言数据分析与数据挖掘
程志伟·2020-07-01 19:44

python数据分析与挖掘实战---基于水色图像的水质评价（混淆矩阵和学习曲线）

数据下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_26645205/104324632.模型构建抽取80%作为训练样本，剩下20%作为测试样本此案例是《python数据分析与数据挖掘
小亚文·2020-07-01 03:43

python数据挖掘学习笔记

python数据挖掘学习笔记1.python基础知识；2.python爬虫技术；3.python数据分析与数据挖掘。
Jerry Lee の blog·2020-06-30 08:37

数据挖掘与数据分析(快速入门)

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是数据分析的提升。数据分析与挖掘技术能做什么事情：数据挖掘
Vain957·2020-06-30 06:16

学习推荐+《从零开始学Python数据分析与挖掘》PDF+azw3+刘顺祥

利用python学习数据分析与数据挖掘，推荐参考学习《利用python进行数据分析第二版》、《Python数据分析与挖掘实战》和《Python数据挖掘入门与实践》《从零开始学Python数据分析与挖掘》
weixin_30384031·2020-06-27 19:22

数据分析与数据挖掘概述

1.什么是数据分析与数据挖掘技术?所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提出一些有价值的信息。比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有可能不会太大。
洪流之源·2020-06-27 14:45

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十一章学习——ARMA模型

本章是对应用系统负载和磁盘容量进行分析和预测，涉及到的数据为时间序列数据，因此最后是用ARMA模型去拟合。本文主要包含以下部分：ARMA模型平稳性检验白噪声检验Python实战总结ARMA模型关于ARMA模型，具体可看时间序列中的ARMA模型和ARMA百度百科。本文摘录其主要部分：模型基本原理将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上
苏点儿·2020-06-26 11:05

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十三章学习——预测

这一章内容是对财政收入的影响因素进行分析，并构建预测模型。本章数据比较清楚，几乎不用做清洗工作，主要工作都在模型构建上，中间涉及到的算法有Lasso算法的改进算法——Adaptive-Lasso、书中自己编写的灰色预测、神经网络。书中对财政地方收入、增值税、营业税、政府基金收入等都做了预测，但每一个预测所用模型和构建过程都类似，因此本文只选择财政地方收入作为例子进行整理。本文主要分为以下几个部分：
苏点儿·2020-06-26 11:05

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十四章学习——层次聚类

本章实战目的是，对用户的历史定位数据，采用数据挖掘技术对基站进行分群并对不同的商圈分群进行特征分析，以选取合适的商圈进行促销。所选用的方法是聚类。本文分为以下几个部分：离差标准化模型构建模型分析总结离差标准化由于各个属性之间的差异较大，为了消除数量级数据带来的影响，在进行聚类前，需要进行归一化处理。本文选择离差标准化。代码如下：#-*-coding:utf-8-*-#数据标准化到[0,1]impo
苏点儿·2020-06-26 11:05

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十五章学习——文本分析

本章主要实战目的是对京东平台上的热水器评论进行文本挖掘分析，包括分析其用户情感倾向、从评论文本中挖掘出该品牌热水器的优点与不足和提炼不同品牌热水器的卖点。本文主要包括以下几个部分：评论数据抽取评论预处理模型准备模型构建总结评论数据抽取评论数据抽取旨在选择某一个具体品牌进行评论分析，按照书中步骤选择抽取美的品牌的评论数据。代码如下：importpandasaspdinputfile='D:/Prog
苏点儿·2020-06-26 11:05

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十章学习——数据清洗

本章的上机实验部分并没有侧重于模型，而是在于数据预处理，而文中也没有具体的代码。因此，本文主要对数据的预处理进行记录，主要包括用水事件划分、用水时长、总用水量、平均水流量等。主要有以下过程：读取数据划分用水事件添加事件开始时间和结束时间计算用水时长和平均水流量计算水流量波动总结读取数据读取数据的代码如下：importpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFram
苏点儿·2020-06-26 11:35

Python数据分析与挖掘实战

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是数据分析的提升
偷得浮生半日·2020-06-25 15:24

Python数据分析与数据挖掘(数据挖掘基础)

Python数据分析与数据挖掘1.什么是Python百度百科：Python是一种计算机程序设计语言。
池氿氿·2020-06-25 00:26

618终极剁手攻略，收割全套数据分析师课程！

大数据、数据分析与数据挖掘、商业智能、机器学习、深度学习、数据库与数据仓库总有一款正中你下怀吧？我是要成为数据科学家的人？我想玩转左手R右手Pyth
R语言中文社区·2020-06-24 00:52

机密文件分析

机密文件分析2011年05月07日空间分析是为了解决地理空间问题而进行的数据分析与数据挖掘，是从GIS目标之间的空间关系中获取派生的信息和新的知识，是从一个或多个空间数据图层中获取信息的过程。
iteye_11554·2020-06-23 18:23

我所理解的互联网数据分析师

点击上方“超哥的杂货铺”，轻松关注本文目录：数据分析师的工作内容数据分析师的能力要求数据分析与数据挖掘数据分析师的困境数据分析师的推荐资料总结数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同
hitchenghengchao·2020-06-23 14:23

基于Python的数据分析与数据挖掘教程之二： 数值分析库（Numpy）

基于Python的数据分析与数据挖掘教程之二：数值分析库（Numpy）NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库
fjqlldg·2020-06-23 08:12

浅谈大数据分析与数据挖掘的区别？

随着大数据越来越火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿，随之与大数据相关的职位也开始被大家所关注。作为大数据行业最为重要的职位：大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。那么问题来了，大数据挖掘和大数据分析有什么区别，不是都同属于大数据吗？哈尔滨爱尚实训大数据在搞清这个问题前，我们先要
小刘说编程·2020-06-21 22:41

《Python数据分析与数据挖掘实战》第十二章学习——数据库连接+推荐

本章是对推荐算法进行python实战，也是第一次用到较大的数据集，利用python对数据库进行连接。本文主要分为以下几个部分：数据库连接逐块统计数据清洗数据转换网页分类模型构建总结数据库连接在python里，数据库连接主要需要SQLALchemy和PyMySQL，安装完所需的库就可以利用pandas直接read_sql()。在此之前，需要先将本章所需的数据集导入数据库，在MySQLWorkBenc
苏点儿·2020-06-21 07:10

《从1开始数据分析师成长之路》学习笔记

《从1开始数据分析师成长之路》学习笔记一、描述、概括、分析1.描述2.概括3.分析4.小结：二、传统数据VS大数据1.数据获取方式2.传统数据与大数据的区别三、数据分析与数据挖掘1.数据分析的大致模块：
Jock2018·2020-06-21 04:06

python学习之数据分析与数据挖掘

数据采集利用各种手段获取数据,数据样式不限制,但一般而言是形如excel或者csv这样的表格格式。数据采集:urllib,requests数据解析:Xpath,BS4,正则表达式数据持久化存储:pd.to_csv,pd.to_excel,MySQL,Redis数据预处理一般而言,数据分析和数据挖掘领域的处理的数据都是海量的数据,这样的数据难免会出现问题。数据预处理占到数据挖掘工作的60%,这是最重
霍金181·2020-05-02 22:12

8 数据分析入门

4数据分析一般数据分析==>用Excel高级数据分析==>专业分析软件数据分析与数据挖掘的关系：数据挖掘是一种
漫步青梧·2020-04-09 14:46

关注宝器兄弟，掌握实用的数据挖掘和分析能力

相信也能助力大家转行Python、大数据分析与数据挖掘、机器学习等工作岗位。作者爱德宝器曾在京东做数据分析师的工作，现在广东某厂做分析师。
算法channel·2020-04-07 23:32

CDA题目

传统数据分析与数据挖掘模型对计量方式都有自身严格的要求。样本量越大，抽样误差越小。在其它条件不变的情况下，如果希望将误差降低50%，则需4倍的样本。
重生之魂·2020-03-30 15:05

数据分析与数据挖掘嗯多小伙伴都是懵逼的吗？来，3分钟理清思路

听说过大数据的小伙伴们是不是经常听到数据分析与数据挖掘这两个词？是不是觉得一头雾水？那么他们之间有的区别与联系是什么呢？科多大数据就带大家简单了解一下吧。
大数据在说话·2020-03-17 07:28

什么是数据分析？

数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集
数据分析师·2020-02-13 15:26

我所理解的互联网数据分析师

本文目录：数据分析师的工作内容数据分析师的能力要求数据分析与数据挖掘数据分析师的困境数据分析师的推荐资料总结数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。
hitchc·2019-12-23 08:14

【系列】思考：数据挖掘应用的几种误区

误区1：只要将数据挖掘工具连接上数据库就能进行数据挖掘了数据分析与数据挖掘本质是一个定义问题，分析问题，解决问题的过程。
秋小鱼Sandy·2019-11-30 16:08

数据分析与数据挖掘的不同之处？

在这个飞速发展的互联网时代里面，每天大数据积累的数据都是按TB来计算的，所以无论什么行业，数据分析都对错常重要的。数据分析能够分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据发掘，咱们经常说的数据分析即是指片面的数据分析，今天咱们就来说说数据分析与数据发掘的差异。数据分析：数据分析简单来说，数据分析即是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指依据分析目的，用恰当的统计分
大数据应用·2019-11-02 00:27

推荐 | 一个深度学习算法工程师的成长之路

今天给大家推荐的微信公众号「机器学习实验室」，一个以机器学习和深度学习为主题的，包括但不限于爬虫与数据采集、数据分析与数据挖掘、统计与数据可视化、R语言与Python学习的个人数据技术学习的公众号。
悄悄的努力·2019-08-22 11:54
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