数据挖掘)

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

石油工业大数据具有无限潜力与价值，将大数据与数据挖掘技术应用其中，不仅可以提升石油行业工业化水平，而且对其智慧化发展起到强有力的推动作用。

智慧园区·2025-03-24 03:41

DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元

DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。

XRC2231·2025-03-23 20:11

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️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·2025-03-23 18:26

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7

现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法

qq2295116502·2025-03-21 19:17

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

知识管理系统：构建企业智慧大脑

随着信息技术的发展，知识管理逐渐融入了更先进的技术手段，如数据挖掘、人工智能和大数据分析，使其成为一个跨学科、多领

AI天才研究院·2025-03-21 03:58

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用

概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-20 23:23

Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)

数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。

钢铁男儿·2025-03-20 12:29

推特关键词爬虫Python实现最新版（2025.2.20）

引言随着各类自媒体平台的兴起，数据挖掘和分析变得尤为重要。推特作为全球最大的自媒体平台，越来越来越多的人需要通过爬取其内容进行分析。

才华是浅浅的耐心·2025-03-20 07:43

用户行为路径分析（Google Analytics数据挖掘）

目录用户行为路径分析（GoogleAnalytics数据挖掘）1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.

闲人编程·2025-03-19 14:00

数据挖掘：第二章、认识数据

第二章认识数据2.1数据类型与统计汇总数据集与数据对象一个数据集由多个数据对象组成，每个数据对象代表一个实体。例如，在销售数据库中，数据对象可以是客户、商品、销售额等；在医疗数据库中，数据对象可以是患者、治疗信息等；在大学数据库中，数据对象可以是学生、教授、课程信息等。数据对象也被称为样品、示例、实例、数据点、对象、元组。数据对象所描述的属性即数据集中的列，而数据对象则是数据库中的行。属性属性是数

initial- - -·2025-03-18 10:31

数据挖掘导论——第七章：聚类

什么是聚类？数据间的相似性和距离的测量方式有哪些？数据标准化如何进行距离计算？层次聚类的思想和流程？K-均值聚类的思想和流程？距离的计算方式如何影响聚类结果？聚类的要素，包括数据，差异性/相似性测量方式，聚类算法（标准化执行程序或流程）理解相似性和差异性的度量（p40）。Jaccard和余弦相似性度量。以下内容由AI生成：余弦相似度（CosineSimilarity）是一种衡量两个向量在方向上相似

Wis4e·2025-03-18 09:59

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析在数据挖掘中，数据预处理是非常重要的一步。现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

K-Means聚类算法是最常用的聚类算法之一，它以其简单性和高效性在数据挖掘、图像分割、模式识别等领域得到了广泛应用。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

《数据挖掘导论》第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，如ID是无界的，age有最大值和最小值1.特征的类型Nominal（标称）Examples:IDnum

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、

柒柒钏·2025-03-14 23:25

Python爬虫学习笔记_DAY_26_Python爬虫之requests库的安装与基本使用【Python爬虫】_requests库ip

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。

苹果Android开发组·2025-03-13 21:06

DeepSeek在供热行业中的应用

目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景

杨航 AI·2025-03-13 18:46

kaggle竞赛（初识）

答案很简单Kaggle是数据挖掘比赛火起来的，以至于中国兴起了很多很多类似的比赛；Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决。

薛定谔的码*·2025-03-12 17:13

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解

数据挖掘|关联分析与Apriori算法1.关联分析2.关联规则相关概念2.1项目2.2事务2.3项目集2.4频繁项目集2.5支持度2.6置信度2.7提升度2.8强关联规则2.9关联规则的分类3.Apriori

皖山文武·2025-03-11 23:50

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

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

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

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

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

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

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