一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术
大数据如果想要产生价值,对它的处理过程无疑是非常重要的,其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中,小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况,本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术,让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。
什么是大数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘对象
根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
数据挖掘流程
定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。
数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。
数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。
数据挖掘分类
直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。
间接数据挖掘:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。
数据挖掘的方法
神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。
遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。
粗集方法
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于 *** 作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。
统计分析方法
在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
数据挖掘任务
关联分析
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。
聚类分析
聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。
分类
分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
预测
预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常用预测方差来度量。
时序模式
时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
偏差分析
在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
帆软不使用坐标存储数据,因为它使用关系数据库来存储数据,这种数据库可以更有效地存储和管理数据,而且可以更容易地查询和更新数据。关系数据库可以更有效地存储和管理数据,而且可以更容易地查询和更新数据。它还可以更容易地维护数据的完整性,减少数据冗余,提高数据的可用性,以及提高数据的可靠性。
主要由数据结构、数据 *** 作和完整性约束部分组成,通常称为数据三要素。
数据模型是用于描绘、沟通数据需求的一组简单易懂、标准的,并且便于计算机实现的标准符号的集合。数据库很强大,但数据在其中的关系却错综复杂,成千上万个表通过各种关系或约束互连以形成复杂的结构。
没有数据模型,利益相关者很难看到现有数据库的结构、理解关键概念,当需要描述数据需求的时候,也很难准确地表达出来,这也是数据模型很重要的一个最主要的原因。
数据的技术特征主要包括以下维度。
一是数据的样本分布、时间覆盖和字段等。
二是数据容量,比如样本数、变量数、时间序列长度和占用的存储空间等。
三是数据质量,比如样本是否有代表性,数据是否符合事先定义的规范和标准,观察的颗粒度、精度和误差,以及数据完整性。
四是数据的时效性。因为观察对象的特征和行为可以随时间变化,数据是否还能反映观察对象的情况。
五是数据来源。有些数据来自第一手观察,有些数据由第一手观察者提供,还有些数据从其它数据推导而来。数据可以来自受控实验和抽样调查,也可以来自互联网、社交网络、物联网和工业互联网等。数据可以由人产生,也可以由机器产生。数据可以来自线上,也可以来自线下。
六是数据类型,包括结构化还是非结构化的,以及存在形式(文字、数字、图表、声音和视频等)。
七是不同数据集之间的互 *** 作性和可连接性,比如样本ID是否统一,变量定义是否一致,以及数据单位是否一致等。
八是是否为个人数据。个人数据在隐私保护上有很多特殊性,需要专门讨论。
Eviews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型(结构分析、经济预测、政策评价)。Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现,使计量经济学取得了长足的进步,发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
1、Eviews是什么
Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。Eviews的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。
Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。虽然Eviews是经济学家开发的,而且主要用于经济学领域,但是从软件包的设计来看,Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目,也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列,每个序列有一个名称,只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行 *** 作,Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据,根据已有的序列生成新的序列,在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列,对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有 *** 作简便且可视化的 *** 作风格,体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化 *** 作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行 *** 作。 *** 作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对 *** 作结果进行处理。此外,Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令,以便在后续的研究项目中使用这些程序。
2、Eviews系统介绍
EViews是在Windows *** 作系统中计量经济学软件里世界性领导软件。强而有力和灵活性加上一个便于使用者 *** 作的界面;最新的建模工具,快速直觉且容易使用的软件。由于它革新的图表使用者界面和精密的分析引擎工具,EViews 是强大,灵活性和便于使用的功能。EViews 预测分析计量软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews软件在Windows环境下运行, *** 作接口容易上手,使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。
应用领域
■ 应用经济计量学 ■ 总体经济的研究和预测
■ 销售预测 ■ 财务分析
■ 成本分析和预测 ■ 蒙地卡罗模拟
■ 经济模型的估计和仿真 ■ 利率与外汇预测
EViews主要功能
引入了流行的对象概念, *** 作灵活简便,可采用多种 *** 作方式进行各种计量分析和统计分析,数据管理简单方便。其主要功能有:
(1)采用统一的方式管理数据,通过对象、视图和过程实现对数据的各种 *** 作;
(2)输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据,依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列;
(3)计算描述统计量:相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图;
(4)进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验;
(5)执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等;
(6)对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计;
(7)对联立方程进行线性和非线性的估计;
(8)估计和分析向量自回归系统;
(9)多项式分布滞后模型的估计;
(10)回归方程的预测;
(11)模型的求解和模拟;
(12)数据库管理;
(13)与外部软件进行数据交换
我小时候的理想是将来做一名数学家,可惜长大了发现自己天赋不够,理想渐行渐远,于是开始考虑现实,开始做一些人生规划,我一直在思考将来从事何种职业,专注什么样的领域,重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想,比较简单,就是做一名数据分析师。
作者:来源:网络大数据|2015-05-2910:24
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我小时候的理想是将来做一名数学家,可惜长大了发现自己天赋不够,理想渐行渐远,于是开始考虑现实,开始做一些人生规划,我一直在思考将来从事何种职业,专注什么样的领域,重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想,比较简单,就是做一名数据分析师。
为什么要做数据分析师:
在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据,比如客户交易数据等等),据说到2020年,全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值,是否可以利用为领导决策提供参考依据随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展,使得我们分析海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视,借助报表告诉用户什么已经发生了,借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了,通过dashboard监控告诉用户现在在发生什么,通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识,找出趋势,为决策层的提供有力依据,为产品或服务发展方向起到积极作用,有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子:
(1)Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系,通过先进的数据挖掘与分析技术,为广告商提供更为精准定位的服务,该精准广告模式收到广大广告商的热捧,根据市场调研机构eMarketer的数据,Facebook年营收额超过20亿美元,成为美国最大的在线显示广告提供商。
(2)Hitwise发布会上,亚太区负责人John举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐,通过客户分类,测试统计,行为建模,投放优化四步,运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外,还有好多好多,数据分析,在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的:比如在营销领域,有数据库营销,精准营销,RFM分析,客户分群,销量预测等等;在金融上预测股价及其波动,套利模型等等;在互联网电子商务上面,百度的精准广告,淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多,以至于数据分析师也越来越受到重视。
然而,现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息:在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员,以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国,受过专业训练并有经验的数据分析人才,未来三年,分析能力人才供需缺口将逐渐放大,高级分析人才难寻。
也就是说,数据分析的需求在不断增长,然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手,要么不懂得如何清洗数据,直接把数据拿来就用;要么乱套模型,分析的头头是道,其实完全不是那么回事。按俗话说就是:见过猪跑,没吃过猪肉。
我的职业规划:
对于数据分析,有一句话说的非常好:spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法,这些仅仅就都是个工具而已,最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解,再牛的理论,再牛的工具,都是白搭。
做一名合格的数据分析师,除了对数据需要有良好的敏感性之外,对相关业务的背景的深入了解,对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用,哪些不适用,而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此,我对自己的规划如下:
第一步:掌握基本的数据分析知识(比如统计,概率,数据挖掘基础理论,运筹学等),掌握基本的数据分析软件(比如,VBA,Matlab,Spss,Sql等等),掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学,营销理论,投资基础知识,战略与风险管理等等)。这些基础知识,在学校里尽量的学习,而且我来到了和君商学院,这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西,增强我的数据分析能力。
第二步:参与各种实习。研一开始我当时虽然有课,不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职,内容是为三星做竞争对手分析,当然分析框架是leader给定了,我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作,不过通过兼职,我接触到了咨询行业,也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。
之后去西门子,做和VBA的事情,虽然做的事情与数据分析无关,不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作,为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车,在那里兼职了一个多月,参与了大众汽车销量数据短期预测的项目,一个小项目下来,数据分析的方法流程掌握了不少,也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的,如何选取某个拟合曲线作为预测值。
现在,我来到新的地方实习,也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计,其实也算数据分析的一种吧,通过码头的数据实施调度,通过码头的数据进行决策,最后写成一个可 *** 作的自动化系统。而这个项目,最重要的就是业务流程的把握,我也参与项目最初的需求调研,和制定工作任务说明书SOW,体会颇多。
第三步:第一份工作,预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧,主要是做数据分析这块比较强的公司,比如Fico,埃森哲,高沃,瑞尼尔,IBM,AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些,学会在实际中应用所学,学会数据分析的流程方,让自己成长起来。
第四步:去自己喜欢的一个行业,深入了解这个行业,并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务,是因为未来必将是互联网的时代,电子商务必将取代传统商务,最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外,电子商务比传统的零售商具有更好的数据收集和管理能力,可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步:未知。我暂时没有想法,不过我希望我是在一直的进步。
有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标:
能力:一定要懂点战略、才能结合商业;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有globalview、才能打单;一定要懂业务、才能结合市场;一定要专几种工具、才能干活;一定要学好、才能有效率;一定要有强悍理论基础、才能入门;一定要努力、才能赚钱;最重要的:一定要务实、才有reputation;不懂的话以后慢慢就明白了。
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内容介绍
目录
第1章 Python数据分析概述 1
任务11 认识数据分析 1
111 掌握数据分析的概念 2
112 掌握数据分析的流程 2
113 了解数据分析应用场景 4
任务12 熟悉Python数据分析的工具 5
121 了解数据分析常用工具 6
122 了解Python数据分析的优势 7
123 了解Python数据分析常用类库 7
任务13 安装Python的Anaconda发行版 9
131 了解Python的Anaconda发行版 9
132 在Windows系统中安装Anaconda 9
133 在Linux系统中安装Anaconda 12
任务14 掌握Jupyter Notebook常用功能 14
141 掌握Jupyter Notebook的基本功能 14
142 掌握Jupyter Notebook的高 级功能 16
小结 19
课后习题 19
第2章 NumPy数值计算基础 21
任务21 掌握NumPy数组对象ndarray 21
211 创建数组对象 21
212 生成随机数 27
213 通过索引访问数组 29
214 变换数组的形态 31
任务22 掌握NumPy矩阵与通用函数 34
221 创建NumPy矩阵 34
222 掌握ufunc函数 37
任务23 利用NumPy进行统计分析 41
231 读/写文件 41
232 使用函数进行简单的统计分析 44
233 任务实现 48
小结 50
实训 50
实训1 创建数组并进行运算 50
实训2 创建一个国际象棋的棋盘 50
课后习题 51
第3章 Matplotlib数据可视化基础 52
任务31 掌握绘图基础语法与常用参数 52
311 掌握pyplot基础语法 53
312 设置pyplot的动态rc参数 56
任务32 分析特征间的关系 59
321 绘制散点图 59
322 绘制折线图 62
323 任务实现 65
任务33 分析特征内部数据分布与分散状况 68
331 绘制直方图 68
332 绘制饼图 70
333 绘制箱线图 71
334 任务实现 73
小结 77
实训 78
实训1 分析1996 2015年人口数据特征间的关系 78
实训2 分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况 78
课后习题 79
第4章 pandas统计分析基础 80
任务41 读/写不同数据源的数据 80
411 读/写数据库数据 80
412 读/写文本文件 83
413 读/写Excel文件 87
414 任务实现 88
任务42 掌握DataFrame的常用 *** 作 89
421 查看DataFrame的常用属性 89
422 查改增删DataFrame数据 91
423 描述分析DataFrame数据 101
424 任务实现 104
任务43 转换与处理时间序列数据 107
431 转换字符串时间为标准时间 107
432 提取时间序列数据信息 109
433 加减时间数据 110
434 任务实现 111
任务44 使用分组聚合进行组内计算 113
441 使用groupby方法拆分数据 114
442 使用agg方法聚合数据 116
443 使用apply方法聚合数据 119
444 使用transform方法聚合数据 121
445 任务实现 121
任务45 创建透视表与交叉表 123
451 使用pivot_table函数创建透视表 123
452 使用crosstab函数创建交叉表 127
453 任务实现 128
小结 130
实训 130
实训1 读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息 130
实训2 提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息 130
实训3 使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表 131
实训4 对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换 131
课后习题 131
第5章 使用pandas进行数据预处理 133
任务51 合并数据 133
511 堆叠合并数据 133
512 主键合并数据 136
513 重叠合并数据 139
514 任务实现 140
任务52 清洗数据 141
521 检测与处理重复值 141
522 检测与处理缺失值 146
523 检测与处理异常值 149
524 任务实现 152
任务53 标准化数据 154
531 离差标准化数据 154
532 标准差标准化数据 155
533 小数定标标准化数据 156
534 任务实现 157
任务54 转换数据 158
541 哑变量处理类别型数据 158
542 离散化连续型数据 160
543 任务实现 162
小结 163
实训 164
实训1 插补用户用电量数据缺失值 164
实训2 合并线损、用电量趋势与线路告警数据 164
实训3 标准化建模专家样本数据 164
课后习题 165
第6章 使用scikit-learn构建模型 167
任务61 使用sklearn转换器处理数据 167
611 加载datasets模块中的数据集 167
612 将数据集划分为训练集和测试集 170
613 使用sklearn转换器进行数据预处理与降维 172
614 任务实现 174
任务62 构建并评价聚类模型 176
621 使用sklearn估计器构建聚类模型 176
622 评价聚类模型 179
623 任务实现 182
任务63 构建并评价分类模型 183
631 使用sklearn估计器构建分类模型 183
632 评价分类模型 186
633 任务实现 188
任务64 构建并评价回归模型 190
641 使用sklearn估计器构建线性回归模型 190
642 评价回归模型 193
643 任务实现 194
小结 196
实训 196
实训1 使用sklearn处理wine和wine_quality数据集 196
实训2 构建基于wine数据集的K-Means聚类模型 196
实训3 构建基于wine数据集的SVM分类模型 197
实训4 构建基于wine_quality数据集的回归模型 197
课后习题 198
第7章 航空公司客户价值分析 199
任务71 了解航空公司现状与客户价值分析 199
711 了解航空公司现状 200
712 认识客户价值分析 201
713 熟悉航空客户价值分析的步骤与流程 201
任务72 预处理航空客户数据 202
721 处理数据缺失值与异常值 202
722 构建航空客户价值分析关键特征 202
723 标准化LRFMC模型的5个特征 206
724 任务实现 207
任务73 使用K-Means算法进行客户分群 209
731 了解K-Means聚类算法 209
732 分析聚类结果 210
733 模型应用 213
734 任务实现 214
小结 215
实训 215
实训1 处理xyk数据异常值 215
实训2 构造xyk客户风险评价关键特征 217
实训3 构建K-Means聚类模型 218
课后习题 218
第8章 财政收入预测分析 220
任务81 了解财政收入预测的背景与方法 220
811 分析财政收入预测背景 220
812 了解财政收入预测的方法 222
813 熟悉财政收入预测的步骤与流程 223
任务82 分析财政收入数据特征的相关性 223
821 了解相关性分析 223
822 分析计算结果 224
823 任务实现 225
任务83 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征 225
831 了解Lasso回归方法 226
832 分析Lasso回归结果 227
833 任务实现 227
任务84 使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型 228
841 了解灰色预测算法 228
842 了解SVR算法 229
843 分析预测结果 232
844 任务实现 234
小结 236
实训 236
实训1 求取企业所得税各特征间的相关系数 236
实训2 选取企业所得税预测关键特征 237
实训3 构建企业所得税预测模型 237
课后习题 237
第9章 家用热水器用户行为分析与事件识别 239
任务91 了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤 239
911 分析家用热水器行业现状 240
912 了解热水器采集数据基本情况 240
913 熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程 241
任务92 预处理热水器用户用水数据 242
921 删除冗余特征 242
922 划分用水事件 243
923 确定单次用水事件时长阈值 244
924 任务实现 246
任务93 构建用水行为特征并筛选用水事件 247
931 构建用水时长与频率特征 248
932 构建用水量与波动特征 249
933 筛选候选洗浴事件 250
934 任务实现 251
任务94 构建行为事件分析的BP神经网络模型 255
941 了解BP神经网络算法原理 255
942 构建模型 259
943 评估模型 260
944 任务实现 260
小结 263
实训 263
实训1 清洗运营商客户数据 263
实训2 筛选客户运营商数据 264
实训3 构建神经网络预测模型 265
课后习题 265
附录A 267
附录B 270
参考文献 295
学习笔记
Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等 。 定义 (推荐学习:Python视频教程) 用户可以通过电子邮件,Dropbox,GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer,将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中,代码可以实时的生成图像,视频,LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件: Jupyter Notebook 和 ……
本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中,主要用到的python包为 itchat , pandas , pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk,用来获取个人好友关系。获取的代码 如下: import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchatlogin()friends = itchatget_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……
基于微信开放的个人号接口python库itchat,实现对微信好友的获取,并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果: 直接上代码,建三个空文本文件stopwordstxt,newdittxt、unionWordstxt,下载字体simheittf或删除字体要求的代码,就可以直接运行。 #wxfriendspy 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlibpyplot as pltpltrcParams['fontsans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文pltrcParams['axesunicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jiebaposseg as psegfrom scipymisc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dictfromkeys(range(0x10000, sysmaxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……
Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例
本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面讲述了关于双色球的各种算法,这里将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法,这个场景使用这个算法,预测效果一般,各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作,为了让代码看的更优雅,定义了函数,去调用,顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -- coding:UTF-8 --#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlibpyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearnlinear_model import LogisticRegression#读取文件d……
以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对鬼鬼的支持。
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数据挖掘用什么软件
1R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具;
2Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件,但用起来并不方便,界面也简单了点;
3Tanagra 是使用图形界面的数据挖掘软件;4RapidMiner现在流行的势头在上升,但它的 *** 作方式和商用软件差别较大,不支持分析流程图的方式,当包含的运算符比较多的时候就不容易查看了;
5KNIME和Orange看起来都不错,Orange界面看上去很清爽,但我发现它不支持中 文。推荐KNIME,同时安装Weka和R扩展包。
对于普通用户可以选 用界面友好易于使用的软件,对于希望从事算法开发的用户则可以根据软件开发工具不同(Java、R、C++、Python等)来选择相应的软件。
求推荐简单好用的数据挖掘软件 10分
那肯定是SPSS啊,网上自学教程也一堆,如果你不追求特别专业的,只是想数据可视化的基础上有意思数据挖掘的功能,也可以用watson ytics,它还支持自然语言呢
常用的数据挖掘工具有哪些
RapidMiner、R、Weka、KNIME、GGobi、Orange,都是优秀的挖掘工具,可以依据自己的需要选择。
常用数据挖掘工具有哪些
EXCEL MATLAB Origin 等等
当前流行的图形可视化和数据分析软件有Matlab,Mathmatica和Maple等。这些软件功能强大,可满足科技工作中的许多需要,但使用这些软件需要一定的计算机编程知识和矩阵知识,并熟悉其中大量的函数和命令。而使用Origin就像使用Excel和Word那样简单,只需点击鼠标,选择菜单命令就可以完成大部分工作,获得满意的结果。 但它又比excel要强大些。一般日常的话可以用Excel,然后加载宏,里面有一些分析工具,不过有时需要数据库软件支持
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于,它在 GNU 通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后,WEKA 将会变得更强大,但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外,除了数据挖掘,RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下,可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务,没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。
4、Orange
Python 之所以受欢迎,是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者,当涉及到需要找一个工作用的工具时,那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言,功能强大的开源工具,并且对初学者和专家级的大神均适用。
此外,你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件,还附加有生物信息和文本挖掘,可以说是充满了数据分析的各种功能。
5、KNIME
数据处理主要有三个部分:提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面,以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台,同时还通过其模块化数据的流水型概念,集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘,并引起了商业智能和财务数据分析的注意。
KNIME 是基于 Eclipse,用 Java 编写的,并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加,并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
6、R-Programming
如果我告诉你R项目,一个 GNU 项目,是由 R(R-programming简称,以下统称R)自身编写的,你会怎么想它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的,并且很多模块都是由 R 编写的,这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。
R语言被广泛应用于数据挖掘,以及开发统计软件和数据分析中。近年来,易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据,它还提供统计和制图技术,包括线性和非线性建模,经典的统计测试,时间序列分析、分类、收
学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本,是非常复杂的,并且应用在许多不同的应用中,包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于,它在 GNU 通用公共许可证下是免费的,因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务,包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后,WEKA 将会变得更强大,但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的,通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是,用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供,而不是一款本地软件。值得一提的是,该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外,除了数据挖掘,RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下,可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所,大量开源项目在此落户,其中就包括 使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务,没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具,包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK,然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中,您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的,你可以在上面建立应用,还可以自定义它的小任务。
目前业界常用的数据挖掘分析工具有哪些
数据分析的概念太宽泛了,做需要的是侧重于数据展示、数据挖掘、还是数据存储的?是个人用还是企业、部门用呢?应用的场景是制作简单的个人图表,还是要做销售、财务还是供应链的分析?
那就说说应用最广的BI吧,企业级应用,其实功能上已经涵盖了我上面所述的部分,主要用于数据整合,构建分析,展示数据供决策分析的,譬如FineBI,是能够”智能”分析数据的工具了。
哪个软件建立数据库比较简单好用
随着数据大数据的发展,数据安全已经上升到一个很高的高度。随着国家对数据安全的重视,国产数据库开始走进中国个大企业,其中不乏 、国企。
实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中,大量使用实时数据库系统进行控制系统监控,系统先进控制和优化控制,并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台,可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据,并将其转化为对各类业务有效的公共信息,满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求,可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息,提高生产销售的营运效率。如果你想定制这款国产数据库 可以打 前面是 一三六 中间是 六一二零 末尾是 四一四七
北京开运联合信息技术股份有限公司-实时性工业数据库软件(CreatRun Database )
实时性工业数据库软件(CreatRun Database )是什么?
1、实时性工业数据库软件(CreatRun Database ) 是开运联合公司针对行业应用,独立研发的,拥有全部自主知识产权的企业级实时/历史数据库平台。为企业监控生产情况、计算性能指标、进行事故分析和对设备启停分析诊断、故障预防等提供重要的数据保障。
2、实时性工业数据库软件(CreatRun Database ) 可广泛用于工业控制自动化数据的高速采集和存储,提供高速、海量数据存储和基础分析能力。
3、实时性工业数据库软件(CreatRun Database ) 可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况,也使大规模数据挖掘成为可能。 提供企业生产信息管理解决方案,可以有效应对“从小到大” “由近及远” 的各种企业级数据应用。
4、CreatRun Database 可在线按照时间序列以毫秒级精度自动采集企业的各类过程自动化系统中的生产数据,高效压缩并存储。同时可向用户和应用程序提供实时和历史数据,使得用户可随时观察以及在线分析生产过程。长期保存的历史数据不仅可以重现历史生产情况,也使大规模数据挖掘成为可能。
工业软件开发实时性工业数据库软件(CreatRun Database )系统主要技术指标:
支持数据类型:digital、int16、int32、float16、float32、float64、String等类型
标签容量:200,000 Tag
数据容量:TB级
客户端并发用户数:500 个
生产过程数据采集时间响应速度:<500 毫秒
时间戳分辨率:毫秒
存储速度:>100,000 输入值/秒存档数据回取事务吞吐量:>2,000,000 输出值/秒
实时性工业数据库软件(CreatRun Database )系统特性——高可用性:
1、高效的数据存储策略及压缩算法“死区例外+可变斜率压缩算法 ”,精确到每个Tag的压缩配置,有效提高了历史数据存储性能,节约磁盘空间
2、高速的数据缓存机制,使并行访问锁域粒度精确到“Block(1KBytes)”,实现了并行访问能力的最大化。使历史数据访问路由复杂度“最小化、均衡化,扁平化”,不界定“冷热”数据,所有数据访问时间成本一致,同时提供均衡访问特性和最大远程数据访问友好度。
3、Creat RUN
数据挖掘工具一般都有哪些
数据挖掘工具有国外的Qlik,国内的有永洪,收费是肯定的,你可以先去找些可以免费试用的挖掘工具,国内的ETHINK平台好像可以
数据挖掘工具有哪些?
SQL Server是数据库,但内建数据挖掘功能,若提到工具的话,大概有SAS, SPSS, Statistica(Dell), R, Revolution R
以上就是关于一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术全部的内容,包括:一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术、帆软怎么不用坐标存数据、什么是数据模型等相关内容解答,如果想了解更多相关内容,可以关注我们,你们的支持是我们更新的动力!
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