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什么数据挖掘

既然决定从事互联网行业,那就得给自己找一个不错的方向,并为之不断学习~ 数据挖掘的概念: 数据挖掘可以简单的理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。 数据挖掘的步骤: 数据挖掘作为知识发现的过程,一般由三个主要阶段组成: 数据准备 数据挖掘 结果的解释评估 知识的发现可以描述为这三个阶段的反复过程。 ? 数据准备 数据准备过程可以针对数据仓库,也可以是普通数据文件。数据准备分为三个子步骤: ? 数据选取。 目的确认挖掘任务的操作对象。 数据预处理。 一般包括消除噪声,推导计算缺省数据,消除重复记录、完成数据类型转换等。 数据变换。目的数据转换为适合数据挖掘需要的形式。 数据挖掘 数据挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。 数据挖掘任务大致可以分为两大类: ? 分类预测任务 分类预测任务从已经分类的数据中学习模型,并使用学习出来的模型去解决新的未分类的数据。例如:给出一个顾客的消费情况,判断其重要客户的可能性。

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什么数据挖掘

然而数据挖掘除了建模外,还有不少其他要做的工作(本文后面会一一讲到),因此涉及到不少其他知识,如下图所示: ? 数据挖掘的基本任务 数据挖掘的两大基本目标预测和描述数据。 本系列其他文章将会分别对这些工作深入进行讲解,如果读者第一次接触这些概念请不要纠结。 数据挖掘的基本流程 从形式上来说,数据挖掘的开发流程迭代式的。 很多人认为这一步数据挖掘的全部,但显然这是以偏概全的,甚至绝大多数情况下这一步耗费的时间和精力在整个流程里最少的。 5. 这里也能看出A公司的数据挖掘工程架构主要由三大块组成:底层数据仓库、中间数据引擎、高层可视化/前端输出。很多小伙伴问我,你一名数据挖掘工程师呀,可为什么你前面的博文都是数据仓库和数据可视化呢? 关于什么数据挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结,跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现:数据挖掘一门非常有趣的学问,比单纯的写代码要有意思多了。

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    什么文本挖掘?大数据挖掘什么

    什么文本挖掘 文本挖掘一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。 文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。 传统数据挖掘所处理的数据结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。 大数据随人走的,但产品设计、平台搭建、营销推广,随大数据应用走的,对人性洞察越犀利,在人与大数据之间的正向转化也就越乐观。 海量用户行为数据背后,隐藏的就是消费行为逻辑,什么样的广告用户最买单?不同区域的人购买习惯差异是什么?不同年龄与性别的人在不同时期都在消费什么?PC与移动的用户及用户行为差异是什么? 尊重每一个“我”的存在,数据应用从人性及用户行为出发,挖掘有效信息的根本。 未来,数据收集和分析能力的强弱可能决定了企业的核心竞争力。

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    跟我一起数据挖掘(19)——什么数据挖掘(2)

    什么数据仓库? 在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比较重要的一种,尤其受购物篮分析的影响,关联规则被应用到很多实际业务中。 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来。 数据理解(Data understanding):数据我们挖掘过程的“原材料”,在数据理解过程中我们要知道都有些什么数据,这些数据的特征是什么,可以通过对数据的描述性分析得到数据的特点。 最后介绍了CRISP-DM 模型,IBM提出的标准模型,可以对数据挖掘的过程进行理论的指导。在接下来会针对用户产生的数据来探讨如何进行用户画像。

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    跟我一起数据挖掘(18)——什么数据挖掘(1)

    什么数据挖掘 前两天看到群里有人问,什么数据挖掘,现在就数据挖掘的概念做一下分析,并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底个啥东西,为啥大数据来了数据挖掘也火了(其实原来就挺火)。 它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 3、特征 看具体分析的内容是什么,比如互联网类,就是用户画像这类的需求,根据不同的用户给用户群打相应的标签。 下图一个示意图: ? 数据挖掘涉及的领域 数据挖掘计算机学科中的一个交叉研究领域,其研究方法与多个其他科学紧密相连,如:统计、机器学习、专家系统、信息检索、社会网络、自然语言处理和模式识别等等。 总结 这里简单的介绍了一下数据挖掘的概念以及数据挖掘的展现形式和数据挖掘到底能做一些什么,在后面会继续深和的介绍,以期和大家一起提高。

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    文本挖掘| 到底什么文本挖掘

    你是否想过为什么图书馆的管理员能够将几千本几万本的书籍进行快速的管理?你是否好奇习近平总书记的政府工作报告,随着时间的推移,他传达的信息有什么变化? 其实,以上问题的答案均离不开一个词:“文本挖掘”。现在这个世界,文本数据已经泛滥成灾。大概80-90%的数据都是文本形式的。想从海量的文本数据中获得有价值的信息,必须具备分析文本数据的能力。 ? 01 文本挖掘简介 文本挖掘可以说是NLP自然语言处理所研究问题的一个分支,多学科的融合,涉及计算机、数据挖掘、机器学习、统计学等。 文本挖掘数据挖掘不同之处:文档属于非结构化数据,不能直接将数据挖掘的技术直接用于文档挖掘,需要转换为结构化数据才能用于数据分析,并帮助领导决策产生一定的价值。 03 R语言与文本挖掘 R 语言文本数据这类非结构化数据,需要用到很多工具包,使得R能够处理文本数据数据获取:RCurl、XML,用于实现爬虫与网页解析。

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    数据挖掘“神马”

    关于数据挖掘的作用,Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实,但清晰的描述了数据挖掘的作用。 你什么都没做,让计算机自己做关联分析,自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论孙悟空赢。 这叫数据挖掘数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设,让计算机找出这种背后的关系,而这种关系可能你所想得到的,也可能所想不到的。 而数据挖掘则不同,它自己去分析原因。原因可能,家住在五环以外的人,不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值,比如在五环外作市场调研,发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。 1、数据挖掘需要‘神马样’的流程? ? 2、哥,有没有详细点的,来个给力的! ? 3、数据挖掘在商业上的理解? ? 4、数据在统计意义上有哪些类型? ? 5、他们的含义是什么呢? ?

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    什么文本挖掘 ?「建议收藏」

    大家好,又见面了,我你们的朋友全栈君。 什么文本挖掘   文本挖掘抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程。 文本挖掘一个多学科混杂的领域,涵盖了多种技术,包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索,机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。 文本挖掘预处理   文本挖掘数据挖掘发展而来,但并不意味着简单地将数据挖掘技术运用到大量文本的集合上就可以实现文本挖掘,还需要做很多准备工作。 在数据分析技术中,文本分析的使用一直一个较少被涉及的领域,特别是有关中文文字的文本挖掘。 文本挖掘大致可由三部分组成:底层文本数据挖掘的基础领域,包括机器学习、数理统计、自然语言处理;在此基础上文本数据挖掘的基本技术,有五大类,包括文本信息抽取、文本分类、文本聚类、文本数据压缩、文本数据处理

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    以“上大学分析”为例体验什么数据挖掘

    谈到BI,就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘指用某些方法和工具,对数据进行分析,发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验什么数据挖掘 某社会机构,收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律,以推动更多的学生考大学。 收集到的数据如下: ? 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题: 1.用什么语句查呢?要组合什么条件呢? 2.你想查到怎样的结果呢?这个结果对决策有帮助吗? 那数据挖掘一下吧!但如何挖掘呢? 以上这个例子已经经过我的简化和提炼,其目标就是让大家能容易理解什么数据挖掘,实际工作中的数据挖掘难度很高的,需要具备这些能力: 1.能深彻体会业务的要求,能将客户笼统的需求转化为实在的工作指导。 数据挖掘高精尖的技术,改变世界的一种技术,希望我们能涌现出一批批实实在在的数据挖掘精英,改变我们的生活,改变我们的世界!

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    从大数据挖掘什么

    本文内容来自:李航博士的新浪博客 网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7ad48fee0101cgy0.html 导读 大数据挖掘中最重要的决定挖掘什么样的知识,这是在数据的收集 前者数据的收集、处理、挖掘中都要考虑的问题,后者往往仅限于挖掘。“怎么挖”通常是数据挖掘研究的核心,但是“挖什么”在数据挖掘的应用中往往更为重要,因为它决定了挖掘结果的价值。 下面,结合自己在互联网搜索中的大数据挖掘工作经验,介绍对这些策略的体会。 尽量设想挖掘的场景 收集数据数据挖掘的第一步,需要判断记录、采集哪些数据,这直接影响了能从数据挖掘什么样的知识。 其实,我们想怎样看世界决定了我们看到的世界是什么样的。只有当对数据挖掘的内容有比较清晰的想法的时候,才能对数据的收集范围有比较明确的界定。所以,尽量设想挖掘场景必不可少的。 用户的行为数据大多遵循幂率分布(power law distribution),现在基于统计的数据挖掘方法对尾部数据依然束手无策。 4 总结 大数据挖掘关键决定挖什么,这比决定怎么挖更为重要。

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    数据挖掘引论篇学习笔记为什么进行数据挖掘可以挖掘什么样的数据可以挖掘什么类型的模式使用的技术面向什么类型的应用数据挖掘面临的问题

    先从概念上了解数据挖掘什么进行数据挖掘 我们生活在大量数据日积月累的年代。分析这些数据一种重要需求。 数据挖掘能把大型数据转化成知识 数据挖掘信息数据的进化 可以挖掘什么样的数据 数据数据 关系数据表的汇集,表中通常有大量关系数据 数据仓库数据 数据仓库从一个或者多个数据源收集的信息存储库, 可以挖掘什么类型的模式 特征化与区分 数据特征化 目标类数据的一般或者全部汇总,特征化的输出一般使用饼图、条形图、曲线图等等,比如汇总一年花费5000元以上的用户 数据区分 将数据对象的一般特征进行比较 信息检索 面向什么类型的应用 哪里有数据,哪里就有数据挖掘 电子商务 web搜索引擎 等等.. 数据挖掘面临的问题 1、挖掘方法 2、用户交互 3、有效性与可伸缩性 4、数据类型的多样性 5、数据挖掘与社会

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    什么模式识别,与数据挖掘,机器学习关系又如何?

    数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术。 从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖掘的两大支撑技术。 从数据分析的角度来看,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象,因此,数据挖掘要对算法进行改造,使得算法性能和空间占用达到实用的地步。 同时,数据挖掘还有自身独特的内容,即关联分析。 而模式识别和机器学习的关系是什么呢,传统的模式识别的方法一般分为两种:统计方法和句法方法。 至于,数据挖掘和模式识别,那么从其概念上来区分吧,数据挖掘重在发现知识,模式识别重在认识事物。 机器学习的目的建模隐藏的数据结构,然后做识别、预测、分类等。因此,机器学习方法,模式识别是目的。

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    【观点】以“上大学分析”为例体验什么数据挖掘

    但问题: 1.用什么语句查呢?要组合什么条件呢? 2.你想查到怎样的结果呢?这个结果对决策有帮助吗? 那数据挖掘一下吧!但如何挖掘呢? 以上这个例子已经经过我的简化和提炼,其目标就是让大家能容易理解什么数据挖掘,实际工作中的数据挖掘难度很高的,需要具备这些能力: 1.能深彻体会业务的要求,能将客户笼统的需求转化为实在的工作指导。 数据挖掘算法之聚类 “聚类”与“分类”很相似,同样找出一组属性与类别的关系,不同的这类别不是事先指定的,而是由数据挖掘自己找出分类。 例: 某公司收集了很多客户的资料,记录了客户的年龄和收入。 这种用基线来管理项目,其实也是一种数据挖掘算法-偏差分析。 数据挖掘算法之贝叶斯 贝叶斯算法一种根据历史事件发生的概率来推测将来的算法,由伟大的数学家Thomas Bayes所创建的。 数据挖掘高精尖的技术,改变世界的一种技术,希望我们能涌现出一批批实实在在的数据挖掘精英,改变我们的生活,改变我们的世界!

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    什么数据

    数据什么?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。 有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“数字”——“数字就是数据”,我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这么告诉我。 先看下面这组例子: “000000” 这里有6个0,请问它是数据吗? 我们再看这样的例子: “11111aa” 这里有5个1和2个a,那么它是数据吗? 也许你可能会摇摇头,“这到底啥意思?” 我们回过头再想想刚才的问题可能会得到比较令自己和他人信服的回答“承载了信息的东西”才是数据,换句话说,不管石头上刻的画,或者小孩子在沙滩上歪歪扭扭写出的字迹,或者嬉皮士们在墙上的涂鸦,只要它表达一些确实的含义 ,那么这种符号就可以被认为数据。 不难看出,一些符号如果想要被认定为数据,那就必须承载一定的信息。而信息很可能因场景而定,因解读者的认知而定,所以一些符号是不是可以被当做数据,有相当的因素取决于解读者的主观视角的。

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    数据挖掘】图数据挖掘

    那么图数据挖掘什么的呢?难道开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么数据挖掘。 一、什么数据挖掘 这个话题感觉比较沉重,以至于我敲打每个字都要犹豫半天,这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据一个不可数名字,那么说明数据一个没有边界的东西。 而挖掘一个很形象化的动词,一般意义上,挖掘挖掘出对我们有用的东西,不然也不会闲着没事刨个坑把自己放进去,肯定是里面有宝贝,我们才挖掘。 那么不难理解,数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”,图数据挖掘,就是以图的结构来存储、展示、思考数据,以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么? 这里明确的表示了图数据什么的,同时也表达了NEO4J什么的。他管理和维护图数据CRUD,并且维护图数据的索引建立和更新。对图数据操作的一个对外接口。

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    数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘十大经典算法?

    数据人有话说 Google 的 PageRank 曾是主宰 Google 排名算法的一个主要因素,一度我们看一个网站的排名,往往会先去分析它的 PageRank 是多少。 相反,如果我们了解了一个搜索引擎如何对搜索结果进行排名的,那么我们完全可以从中做手脚,这样的话这个搜索引擎就没有什么意义了。 前言 这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10大算法(见图1)。文章的重点将偏向于算法的来源以及算法的主要思想,不涉及具体的实现。如果发现文中有错,希望各位指出来,一起讨论。 ? 核心思想 常言道,看一个人怎样,看他有什么朋友就知道了。也就是说,一个人有着越多牛X朋友的人,他牛X的概率就越大。将这个知识迁移到网页上就是“被越多优质的网页所指的网页,它是优质的概率就越大”。 或者说,这个严重依赖于初始值的算法有什么意义吗? 依赖于合理初始值的PageRank算法没意义的,那么不依赖于初始值的PageRank算法就是有意义的了。

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    什么DBMS,什么数据库?

    马克-to-win:DBMS (database management system---数据库管理系统)像mysql,oracle,sql server之类,首先没什么神秘的,都只是某个公司编的一个软件而已 ,比如mysqlMySQL AB公司编的,而sql server微软编的。 在你启动软件之后,你可以在这个软件中以行列二维数据表的形式存入你的数据,之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS,比如mysql等。

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    参加数据挖掘类竞赛一种什么样的体验?

    还是不自找麻烦纠结这些问题吧,呵呵,正道——满纸荒唐言,一把辛酸泪;都云作者痴,谁解其中味。 做竞赛有哪些好处? 让你100%清楚哪些数据挖掘的算法在实际应用中最有效。有效包括效率和性能。 很多人往往看了几章data mining的教程,就以为知道了数据挖掘怎么一回事了。甚至在高端会议发过 一些paper的同学也有些停留在理论的乌托邦,最典型的例子就是他们觉得SVM最好用的分类器。 为什么说很幸运呢?因为第二赛季换了平台,提交的MAPREDUCE类型的java程序包,它严格规定了程序的流程必须提取feature-》指定分类器,参数-》得到预测结果。 什么“融合大法”呢? 原来在做比赛的时候,光靠同一个算法产生的结果不行的,必须要把多种算法的结果融合起来。 目前最好用的算法GBDT,其中Xgboost工具包最火的。 这个比赛的特点不告诉你每个feature的实际意义,只是给你一堆数据,让你从无知的概念中获取结果。

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    你真的懂什么数据挖掘吗?

    就像数据挖掘一个过程那样,数据挖掘的定义会包括好几个关于这个过程的解释。 比较权威的教材 在这部分当中,我们会从两本涉及数据挖掘领域的权威教材中寻找关于“数据挖掘”的定义。 在这本书的第一章中,作者这样写的: “数据挖掘一个被定义为从数据中发现相关的模型的过程。这个过程必须自动的(通常是这种情况)或者半自动的。 这本教材的序言这样的: “数据挖掘,很多人又把它称作数据的知识发现(KDD),一个动态和简便的抓取方式,而其中相关模型所展现出的复杂的知识从大的数据集、数据仓库、网页,以及其它一些大型的信息库或数据流中被存储或抓取起来 还有: “KDD被用于从数据中发现有用的知识的整个过程,而且数据挖掘在这个过程中很多人都会使用的一个特殊的步骤。数据挖掘采用特殊的算法从数据中提取出相关模型的应用。” 你从中学到了机器学习用于数据挖掘的工具,而数据挖掘又是在数据库进行知识发现或KDD的一个很重要的步骤,而这两者又是在这个术语中相提并论的,因为这样比较容易表达。

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    数据挖掘课程能带给你什么收获

    快捷键ctrl+enter 2.数据类型 确实,学习的过程中不管学习到什么,肯定的说出自己的结论,错了也还有改正的机会呀! Alt 加 - 可以直接得到 <-,但是一般情况下其实还是可以用=代替。 3.数据结构 两个不同的向量可以用cbind组合为矩阵,但是矩阵的长度相同,数据类型相同,所以下面x,y不同的数据类型,数据框咯? **讲解了ceRNA网路的数据挖掘,让我受益匪浅,我也想试着重复一下其它文章的图表。 自己随便找一篇文章复现图。 先是使用这个 meta3 = meta2[na.omit(meta2$age),]但是结果少了30行确实数量对的,但是并没有删除缺失值的行啊,删除了个什么? 听这个数据挖掘的课跟下来还不错,代码运行不下去需要修改的地方在其他的流程中也能找到,只需要看懂代码,稍微改一下也是能改出来的。

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