数据建模&数据挖掘

关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战

关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。
秋声studio·2025-03-11 14:39

深入解析Java记录类：简洁高效的数据建模利器

一、记录类核心概念1.1设计背景与定位记录类（Record）是Java16正式引入的标准特性，旨在简化不可变数据载体的创建。其设计目标包括：减少模板代码（Boilerplate）增强数据透明度支持模式匹配（未来特性）替代简单DTO和值对象1.2与普通类对比特性普通类记录类默认修饰符无限制隐式final继承支持继承不可继承其他类可变性可自由设计隐式不可变方法生成手动实现自动生成规范方法构造器显式定义
小志开发·2025-03-11 09:01

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。
思静鱼·2025-03-11 02:35

数据分析在宇宙观测中的重要性

数据分析在宇宙观测中的重要性关键词：数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要：本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性，从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析
AI天才研究院·2025-03-10 23:46

第六课：数据库集成：MongoDB与Mongoose技术应用

我们将涵盖MongoDB在Ubuntu20系统中的安装、Bash命令的CRUD操作、Mongoose数据建模（Schema/Model）、关联查询与聚合管道，以及实战案例——用户注册系统的开发。
deming_su·2025-03-10 19:43

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

信号处理应用：电力系统中的信号处理_（9）.基于电力系统信号的数据挖掘技术

基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域，涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。
kkchenkx·2025-03-10 08:27

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域
汀、人工智能·2025-03-10 01:36

知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持

它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高，知识图谱技术也越来越受到重视。实际上，知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。
AI天才研究院·2025-03-09 17:21

数据挖掘实战-基于Catboost算法的艾滋病数据可视化与建模分析

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
艾派森·2025-03-08 16:23

【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识

知识点复习：事务（关于事务的一些知识点可以点这里）一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义：事务处理是指对数据库中数据的操作，这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义：事务是数据库操作的基本单位，包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功，要么全部失败。ACID特性：原子性（Atomicity）：
精神病不行计算机不上班·2025-03-08 16:24

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。
AI天才研究院·2025-03-08 03:04

80| Python可视化篇 —— Matplotlib数据可视化

数据可视化又跟数据挖掘和大数据分析紧密相关，而这些领域以及当下
小刘要努力。·2025-03-08 00:29

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

在现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机
会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合，多种应用场景适用

企业数据挖掘建模平台简单易用，可提供代码方便定制，全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石，激起层层波澜。
泰迪智能科技01·2025-03-07 17:08

2024年Python最新蓝桥杯 基础练习全解 答案+解析 共17题 python，三年经验Python开发面经总结

学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。
2401_84139963·2025-03-07 16:26

【数据挖掘】Pandas之DataFrame

在Pandas中，DataFrame提供了丰富的数据操作功能，包括查询、编辑、分类和汇总。1.数据查询（Filtering&Querying）1.1按索引或列名查询importpandasaspddata={"ID":[101,102,103,104,105],"Name":["Alice","Bob","Charlie","David","Eva"],"Age":[25,30,35,40,28]
dundunmm·2025-03-07 16:54

学生行为习惯画像可视分析平台

学生行为习惯，画像分析，可视化，机器学习，数据挖掘，教育科技1.背景介绍随着教育信息化进程的不断加速，海量教育数据正在被生成和积累。
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 11:12

用python制作简单的小游戏,用python设计一个小游戏

Python相对于其他语言来说比较简单，即使是零基础的普通人也能很快的掌握，在其他方面比如，处于灰色界的爬虫，要VIP的视频，小说，歌，没有爬虫解决不了的；数据挖掘及分析，淘宝就是例子，想开个淘宝店，需要获取相关商品信息
w12130826·2025-03-07 04:48

python和java的优缺点-java有哪些python没有的优点?

两者各有各的优势：Python的优势：1.学起来简单，开发效率高，同样的功能用Java开发可能需要写200条代码，但是用Python只需要30~50条;2.在大数据挖掘方面有突出优势，是大数据分析首选的编程语言
weixin_37988176·2025-03-07 03:37

物联网数据中台 数据采集器 边缘盒子三者之间应用思考点

以下从功能定位和技术实现角度进行对比分析：一、核心功能差异数据中台核心能力：数据资产化（ETL/ELT/数据建模）核心服务：数据API化、元数据管理、数据血缘追踪业务支撑：跨域数据融合（如：Dtotal
小赖同学啊·2025-03-06 18:37

基于hive的电信离线用户的行为分析系统

通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统
赵谨言·2025-03-06 17:29

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学在当今信息爆炸的时代，我们每天都被海量数据所包围。这些数据不仅记录了我们每天的生活轨迹，还蕴含着无数潜在的模式和洞见。
Echo_Wish·2025-03-06 16:23

数据分析学习目录

在未来5个月里，将会陪伴大家一起来学习关于数据分析的相关内容，包括从数据思维，数据工具（Excel，Mysql，Hive，Python），数据方法论，数据展示（Tableau,BI），数据挖掘、数据实战项目一整套的内容
且行且安~·2025-03-06 14:35

【数据挖掘】异构图与同构图

在图论（GraphTheory）中，异构图（HeterogeneousGraph）和同构图（HomogeneousGraph）是两种不同的图结构概念，它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图（HeterogeneousGraph）定义：异构图是指节点类型和/或边类型不同的图，通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如，在社交网络、知识图谱、生物网络等领域，数据往往包含多个类别的实体
dundunmm·2025-03-06 14:32

机器学习笔记

（汤姆·米切尔（TomMitchell），1997，MachineLearning）1.2机器学习、人工智能、数据挖掘从本质上看，数据科学的目标是通过处理各
有涯小学生·2025-03-06 10:35

【价值洼地的狩猎机制】

其运作逻辑远超普通市场行为，而是通过技术霸权、制度漏洞与认知操控三位一体的组合拳，实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球
调皮的芋头·2025-03-06 07:09

数据挖掘校招面经二

得物数据挖掘一、线性回归y=ax中参数a如何计算1.1.a是待学习参数在线性回归中，a是模型的权重（或斜率），需要通过数据来学习其最优值。
Y1nhl·2025-03-06 02:54

怎么做好备件管理？备件管理系统都包括哪些功能模块？

如何借助售后服务系统，加强整个备件管理链条清晰程度，沉淀管理数据，通过数据挖掘明确备件的损坏规律，对未来设备管理流程进行优化成为各大企业的关注点。
沃丰科技·2025-03-05 20:08

数据挖掘data mining

数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据，以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。
Wlq0415·2025-03-05 16:30

【python数据挖掘之numpy】-数组及对象属性和数据转换

Numpy是一个Python库，用于处理多维数组和矩阵，以及针对这些数组执行数学运算的函数。它提供了高效的数组对象和相关的操作，可以用于快速处理大量数据。Numpy的主要功能包括：创建数组、数组运算、数组索引和切片、线性代数、随机数生成等。Numpy在科学计算、数据分析、机器学习等领域都广泛应用。tips：（本博文在jupyter中实训）目录一、创建数组对象1.array（）函数来创建数组的对象2
sc.溯琛·2025-03-05 15:55

【数据挖掘】NumPy的索引与切片（Indexing & Slicing）

NumPyndarray的索引与切片（Indexing&Slicing）NumPy提供灵活高效的索引与切片方式，支持一维、二维、多维数组的访问与操作。1️⃣索引（Indexing）索引用于访问NumPy数组中的单个元素。一维数组索引importnumpyasnparr=np.array([10,20,30,40,50])print(arr[0])#访问第1个元素->10print(arr[-1])
dundunmm·2025-03-05 15:52

常用Python数据分析库详解

Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉
weixin_34092370·2025-03-05 11:50

如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析

##摘要随着大数据时代的到来，数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具，能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-04 22:09

Python爬虫

爬虫广泛应用于数据挖掘、搜索引擎优化、信息采集等领
岱宗夫up·2025-03-04 07:42

数据挖掘与数据分析两者的区别

随着大数据爆发式增长，市场上对大数据相关人才的需求与日俱增，导致大数据行业人才需求紧缺，引发了关于大数据的学习浪潮，在这个过程中，人们也会不时将数据分析与数据挖掘的关系混淆，什么是数据挖掘?
中琛源科技·2025-03-04 03:44

数据挖掘与数据分析

数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域，它们都涉及从数据中提取有价值的信息，但在目标、方法和技术上有所不同。
dundunmm·2025-03-04 03:11

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支，是当前热门的AI方向。
AI天才研究院·2025-03-04 02:30

Python网络爬虫：从原理到实践的全面解析

爬虫也被称为“网页蜘蛛”或“网络机器人”，广泛应用于搜索引擎索引构建、数据挖掘等领域。2.Python爬虫的运作机制爬虫的工作流程可分为以下步骤：发送请求：通过HTTP
九月·2025-03-04 00:47

Python网络爬虫：从原理到实践的全面解析

它不仅能够自动化采集海量网页信息，还能通过数据挖掘创造商业价值。本文将系统讲解Python爬虫的核心概念、技术实现、应用场景及法律边界，为读者构建完整的知识框架。一、什么是Python网络爬虫？
九月·2025-03-04 00:47

数据挖掘的建模流程

1、定义数据挖掘目标任务理解指标确定2、数据取样建模抽样(大数据是用过滤后的全量数据)抽样之前需要衡量数据质量衡量的标准主要有以下几点：资料完整无缺，各类指标齐全数据准确无误，反映的都是正常状态下的数据数据抽样的方式
慢跑的Liam·2025-03-03 23:08

数据挖掘与数据分析的区别是什么

数据挖掘与数据分析两者紧密相连，具有循环递归的关系，数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策，而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。
中琛源科技·2025-03-03 17:24

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【数据挖掘】Matplotlib

Matplotlib是Python最常用的数据可视化库之一，在数据挖掘过程中，主要用于数据探索(EDA)、趋势分析、模式识别和结果展示。
dundunmm·2025-03-03 03:02

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览
Long_poem·2025-03-03 01:17

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

数据挖掘实习面经一

写在前面：其实数据挖掘、风控、机器学习算法与搜广推的八股还是有重合的部分，毕竟都是面对结构化数据。
Y1nhl·2025-03-02 15:58

【数据挖掘】Pandas

Pandas是Python进行数据挖掘和数据分析的核心库之一，提供了强大的数据清洗、预处理、转换、分析和可视化功能。
dundunmm·2025-03-02 01:30

程序员未来的出路：行业趋势与职业发展分析

技能要求：Python、TensorFlow、PyTorch、数据挖掘、算法优化。发展路径：从机器学习工程师做起，积累项目经验。深入研究深度学习、强化学习等前沿技术。成为AI架构师或数
guzhoumingyue·2025-03-01 19:46

【人工智能】数据挖掘与应用题库（101-200）

1、有矩阵A3×2，B2×3，C3×3，下列运算有意义的是（）答案：BC2、13524的逆序数为（）答案：33、矩阵A中元素a14的余子式记作M14，代数余子式记作A14，二者关系为（）答案：相反4、关于机器学习与深度学习的范畴关系，下列说法正确的是？答案：深度学习是机器学习的子集（分支）5、关于机器学习的本质，下列表述最恰当的是？答案：从数据或环境反馈中自主学习到规则6、深度学习的“深度”是指？
奋力向前123·2025-03-01 08:30
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