清华大学研究生公开课 数据挖掘是数据科学，是多领域交叉学科：数据挖掘 = 机器学习 + 人工智能 + 模式识别 + 统计学 数据挖掘的广泛应用： Business Intelligence Data Analytics Big Data Decision Support Customer Relationship Management "Educatio...
转自：http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/associate_apriori.html 数据挖掘系列 (1) 关联规则挖掘基本概念与 Aprior 算法我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物...
构建简单的BI应用 1、要从业务数据出发设计数据仓库的结构，必须明确业务数据本身的结构，而业务数据的关系一般是基于关系数据库设计的范式。 数据仓库中的表的关系不受关系数据库设计范式的约束，但也要遵循一定的结构规范，如星形结构和雪花形结构即是这种类型 的规范。同事这也是数据仓库逻辑结构的两种类型。 2、在数据仓库的逻辑结构中，数据表可分为...
一、数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的、不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程。Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用。Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式。 数据挖掘...
目录 一：什么是数据挖掘 二：数据挖掘的基本任务 三：数据挖掘流程 四：数据挖掘建模工具 在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。而数据挖则掘是从大量的数据中通过算法搜索隐藏在数据中隐含的、先前未知的并有潜在使用价值的信息的过程。本篇将讨论数据挖掘的一些入门知识。...
数据挖掘中分类算法小结_数据分析师 数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical Label);预测方法(Prediction )...
目录 CRISP-DM方法 SEMMA方法 DMAIC方法 AOSP-SM模型 5A模型 数据挖掘与分析的“七步法” 一、CRISP-DM方法（最流行） CRISP-DM - Data Science Project Managementhttps://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/ 在老外的这个网站中，我们可以了可...
1、语料库构建 由于不像之前是对很多个文件进行词频统计，所以不需要使用os.walk()方法遍历每一个文件； 只需使用codecs.open()打开相应的文件，(记得close)； 然后使用jieba模块中的load_userdict()方法导入词库 importjieba importnumpy importcodecs importpandas fi...
一、推荐系统概述和常用评价指标 1.1 推荐系统的特点 在知乎搜了一下推荐系统，果真结果比较少，显得小众一些，然后大家对推荐系统普遍的观点是： (1)重要性UI>数据>算法，就是推荐系统中一味追求先进的算法算是个误区，通常论文研究类的推荐方法有的带有很多的假设限制，有的考虑工程实现问题较少，推荐系统需要大量的数据整理和转化，同时更需...
数据挖掘——聚类算法（一）1、聚类的定义 俗话说“人以群分、物以类聚”，聚类的思想就是通过将属性相近的数据分为一类。聚类算法属于非监督算法，即不需要专家样本，让无序的数据自行进行组合，最后达到某种要求之后停止聚集。 2、聚类分类聚类按照原理角度可以大体分为四类：1）基于原型的聚类（也成为基于距离的聚类）；2）基于密度的聚类；3）基于凝聚层次聚类；4...