数据挖掘应用实例

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。
张九日zx·2024-09-02 15:48

电商系统-核心架构思路

#高并发下单主要包括以下几个方面：分库分表多应用实例全局唯一订单号数据库连接买家查询订单卖家查询订单扩容问题业务拆分一、分库分表随着订单量的增长，数据库的发展主要经历以下几个步骤：1主-1从架构双主-多从架构
allin8116·2024-09-01 13:38

＜Rust＞egui学习之小部件（三）：如何为窗口UI元件设置布局（间隔、水平、垂直排列）？

前言本专栏是关于Rust的GUI库egui的部件讲解及应用实例分析，主要讲解egui的源代码、部件属性、如何应用。
机构师·2024-09-01 12:55

优化Docker镜像，加速应用部署，教你6个小窍门

每次启动应用实例时，都需要去镜像仓库检查镜像是否更新。这种方式不利于版本管理，
xiaotian是个混子·2024-08-31 21:11

【Python进阶】Python爬虫的基本概念，带你进一步了解Python爬虫！！！

网络爬虫在信息获取、数据挖掘、搜索引擎构建等方面发挥着关键作用。二、工作流程确定目标网站：明确需要抓取数据的网站和具体页面。分析网页结构：使用开发者工具查看网页的HTML结构，确定数据存放的位置。
程序员陌陌·2024-08-30 21:05

python 数据挖掘与机器学习

近年来，Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱，在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时，伴随着深度学习的快速发展，人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础，因此，掌握常用机器学习算法的工作原理，并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型，是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一：课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建（
科研的力量·2024-08-30 19:57

模糊C-means算法原理及Python实践

Python实践一、目标函数二、隶属度矩阵和聚类中心三、算法步骤四、终止条件五、算法特点六、Python实现模糊C-means（FuzzyC-Means，简称FCM）算法是一种经典的模糊聚类算法，它在数据分析、数据挖掘
doublexiao79·2024-08-30 11:32

【闲谈】聚类算法的金融数据挖掘应用及实践

目录一数据挖掘技术在金融领域应用概述二聚类算法介绍三聚类算法在金融数据挖掘中的应用1.聚类算法在客户细分领域的应用2.聚类算法在客户信用评估领域的应用四算法实践与个人体会1.聚类算法的实践——以k-means
爱写代码的July·2024-08-30 05:51

python爬虫：通过DBLP数据库获取数据挖掘顶会KDD在2023年的论文收录和相关作者信息

Task1读取网站主页整个页面的html内容并解码为文本串（可使用urllib.request的相应方法），将其以UTF-8编码格式写入page.txt文件。Code1importurllib.requestwithurllib.request.urlopen('https://dblp.dagstuhl.de/db/conf/kdd/kdd2023.html')asresponse:html=r
千里澄江·2024-08-30 01:58

程序猿成长之路之数据挖掘篇——Kmeans聚类算法

Kmeans是一种可以将一个数据集按照距离（相似度）划分成不同类别的算法，它无需借助外部标记，因此也是一种无监督学习算法。什么是聚类用官方的话说聚类就是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。用自己的话说聚类是根据不同样本数据间的相似度进行种类划分的算法。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成，也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构和分布。什么是K-means聚类用官方的
zygswo·2024-08-29 18:39

2020-03-24

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task2数据分析【代码摘要】赛题：零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测地址：[https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance
黑乎乎AI·2024-08-29 09:10

掌握Go语言：Go语言通道，并发编程的利器与应用实例（20）

通道（Channel）是用来在Go程序中传递数据的一种数据结构。它是一种类型安全的、并发安全的、阻塞式的数据传输方式，用于在不同的Go协程之间传递消息。基本概念创建通道：使用make()函数创建一个通道。ch:=make(chanint)//创建一个整型通道发送数据：使用<-操作符向通道发送数据。ch<-42//将整数42发送到通道ch中接收数据：使用<-操作符从通道接收数据。x:=<-ch//从
技术蜜糖罐·2024-08-29 04:38

【大模型】FAISS向量数据库记录：从基础搭建到实战操作

FAISS实战安装faiss加载Embedding模型创建FAISS数据库搜索FAISS数据删除FAISS数据保存、加载FAISS索引总结本人数据分析领域的从业者，拥有专业背景和能力，可以为您的数据采集、数据挖掘和数据分析需求提供支持
爱python的王三金·2024-08-29 03:55

Windows系统命令

下面是一个Windows命令应用实例：1.文件操作cd：用于改变当前目录。例如，cdDocuments将当前目录更改到“Documents”目录。mkdir：用于创建新的目录。
Bruce_Liuxiaowei·2024-08-27 23:26

【PyQt5 应用程序】PyQt基础组件：表格视图

本部分将逐一讲解表格视图的关键概念、如何使用它，以及一些具体的参数应用实例。
Mr数据杨·2024-08-27 22:43

韩顺平Java-第十一章：枚举和注解

一枚举1自定义类实现枚举-应用实例（1）定义规范①不需要提供setXxx方法每一位枚举对象值通常为只读；②对枚举对象/属性使用final+static共同修饰，实现底层优化；③枚举对象名通常使用全部大写
weixin_47199727·2024-08-27 21:11

Linux实操篇_实用指令_cat more less

基本语法cat[选项]要查看的文件常用选项-n:显示行号应用实例案例:/etc/profile文件内容,并显示行号[root@localhost~]#cat-n/etc/profile[root@localhost
Shaw_Young·2024-08-27 18:39

数据挖掘工具（RapidMiner）

RapidMiner是一款功能强大的数据挖掘和机器学习工具，它提供了从数据预处理、建模、评估到部署的一系列流程。
deepdata_cn·2024-08-27 13:20

大数据挖掘的步骤是怎样的呢？

大数据挖掘是一个复杂而系统的过程，它利用计算机科学的方法和技术，对大量、多样化、高速增长的数据进行深入挖掘，以发现有价值的信息和知识。
weixin_54503231·2024-08-27 08:46

如何在Vue3中使用Vue.prototype

前端菜鸟最近在开发新的项目，准备用Vue3，遇到了一些问题在2.X版本中创建一个vue实例是通过newVue()来实现的，到了3.X中则是通过使用createApp这个API返回一个应用实例，并且可以通过链条的方式继续调用其他的方法话不多说
淑子啦·2024-08-27 02:42

python——数据分析

数据分析的三个主要方面在数据分析中，整个流程通常可以分为三个大的方面：数据采集、数据挖掘和数据可视化。每个方面包含了不同的步骤，涉及到不同的Python库和工具。
pumpkin84514·2024-08-26 23:55

我的程序员读书路

你必须知道的.NET(第二版)编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言代码整洁之道重构:改善既有代码的设计数据结构与算法：C#语言描述程序员修炼之道:从小工到专家编程珠玑(第2版)深入理解计算机系统(第2版)数据挖掘概念与技术
weixin_30416497·2024-08-26 12:02

深度探索：决策树算法在机器学习中的原理与应用

引言与背景决策树算法作为机器学习领域的一种基础而重要的监督学习方法，以其直观易理解、解释性强以及能处理离散和连续属性等特点，在数据挖掘、数据分析和预测建模等诸多领域占有不可或缺的地位。
生瓜蛋子·2024-08-25 23:42

《Hadoop核心技术》作者翟周伟 ：我与Hadoop的不解之缘

翟周伟，资深Hadoop技术专家，专注于Hadoop&大数据，数据挖掘，自然语言处理领域，目前就职于百度。2009年，利用Hadoop构建商业级大数据系统，是国内该领域最早的一批人之一；负责设
xytlwp·2024-08-25 21:27

数据分析方法概括

数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析，同样的数据分析的方法论也大致分为：描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。
wujingwin·2024-08-25 15:52

赠书 | 李航老师的蓝皮书

研究方向包括信息检索，自然语言处理，统计机器学习，及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
茗创科技·2024-08-25 10:04

数据仓库系列总结

数据仓库中的数据一般不再进行更新或删除操作，而是存储历史数据，以便进行历史趋势分析或进行数据挖掘。数据仓库的设计和实施需要考虑数据的安全性、完整性和准确性，以及如何
大数据00·2024-08-25 10:17

命令模式与宏命令：批量操作的高效实现

重做请求队列与任务调度GUI操作的解耦宏命令的引入与发展宏命令的定义与结构宏命令与命令模式的关系宏命令的优点与局限性宏命令在批量操作中的应用批量操作的需求分析宏命令实现批量操作的优势常见批量操作场景与宏命令应用实例命令模式与宏命令的协同使用构建复杂
勤劳兔码农·2024-08-25 08:08

Python标准库、第三方库和外部工具汇总

这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习、数据可视化、交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具
weixin_30650039·2024-08-25 06:25

[转载] 140种Python标准库、第三方库和外部工具

参考链接：Python|使用openpyxl在Excel文件中进行算术运算这些库可用于文件读写、网络抓取和解析、数据连接、数清洗转换、数据计算和统计分析、图像和视频处理、音频处理、数据挖掘/机器学习/深度学习
ey_snail·2024-08-25 06:24

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark修改hive表描述以及增加列使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark写入hive表的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中对json数据处理使用技巧：get_json_object

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算法驯化师·2024-08-24 13:43

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中dropDuplicates和sort的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

【Pyspark-驯化】一文搞懂Pyspark中的withColumnRenamed函数的使用技巧

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算法驯化师·2024-08-24 13:13

设计模式六大原则之一的接口隔离原则

以下是对接口隔离原则的详细阐述，包括其定义、核心思想、实现方式、优点、缺点以及应用实例。一、定义接口隔离原则的定义是：客户端不应该依赖它不需要的接口；一个类对另一个类的依赖应该建立在最小的接口
jun778895·2024-08-24 06:28

Scikit-learn：用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具，建立在 NumPy, SciPy 和 Matplotlib 上。

引言Scikit-learn是一个基于Python的机器学习库，旨在为数据挖掘和数据分析提供简单而有效的工具。
Jr_l·2024-08-24 02:28

关于移动互联数据挖掘在智慧旅游方面的应用

I、基于移动互联网是随时随地可以操作的，可以掌握的客观数据类型包括常规互联网很难掌握的位置（GPS）、图片(Camera)、有效操作周期(Activity)等，移动互联网的数据挖掘研究方向的具体课题方向包括
VLIAN_·2024-08-24 00:21

python库——sklearn的关键组件和参数设置

sklearn提供了简单而有效的工具来进行数据挖掘和数据分析。我们将介绍sklearn中一些关键组件的参数设置。模
零 度°·2024-08-23 21:26

协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系

协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系文章目录协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系引言协方差的概念与背景数学公式推导实例背景数据收集计算过程结果解释计算相关系数为什么使用协方差
迷路爸爸180·2024-08-22 22:39

【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践

前言：探索数据矿藏1.数据获取与预处理：AI大模型的燃料1.1数据获取：多样性与规模并重1.2数据清洗与处理：提升数据质量1.3特征工程：挖掘数据的深层次信息1.4自动化特征工程：AI与特征工程的结合2.模型训练与优化：构建智能的大脑2.1模型选择：大模型的基础构建2.2模型训练：从数据到智能的转化2.3⚙️模型优化：精益求精的智能化提升2.4模型解释与可视化：揭示黑盒的内部3实际应用案例：AI大
C_GUIQU·2024-08-22 10:55

【吐血整理】Python爬虫实战！从入门到放弃，手把手教你数据抓取秘籍

重要性：网络爬虫在信息获取、数据挖掘、搜索引擎构建
eclipsercp·2024-08-22 03:15

数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法

基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前，通常需要先将数据标准化（Standardization），利用标准化后的数据进行数据分析，以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的，处理后的数据均值为0，方差为1，符合标准正态分布
皖山文武·2024-03-29 11:15

让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合

通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
张驰课堂·2024-03-26 09:25

R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包（构建microeco对象。

R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。
还是要前进啊·2024-03-18 20:30

数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务

低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理：可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。(2)数据集成：将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。
嘣嘣嚓·2024-03-17 10:16

数据挖掘中的【数据预处理】

学习参考链接：[整理一份详细的数据预处理方法(https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210)数据预处理有两种不同的理解：1、数据挖掘中的预处理改善数据质量，有利于后期分析数据去重数据异常
ZFour_X·2024-03-17 09:15

科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势

在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配
lzyever·2024-03-15 20:54

R语言及其开发环境简介

R语言使用人员为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R语言特点一种解释型的面向
luohaha66·2024-03-11 02:56

R语言简介，R语言开发环境搭建步骤，R基础语法以及注释详解

R语言是一种自由、免费、源代码开放的软件，属于GNU系统的一个分支，如今被广泛地应用于统计分析、数据挖掘等领域。
黑夜照亮前行的路·2024-03-08 20:47
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