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大数据分析挖掘培训课程

加米谷数据分析挖掘课程体系包括5个板块、9个阶段、200+模块以及4个真实项目实战。 、基本高级操作、运维、编程 学习效果:掌握文档数据库MongoDB的用法,能熟练运用到项目 第四阶段 内存数据库Redis 学习内容:内存数据库Redis 学习目标:Redis基础、Redis操作、 等 学习效果:掌握网络爬虫相关知识点及开发技术 第六阶段 数据分析 学习内容:数据分析 学习目标:数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas数据库... 第八阶段 数据分析处理进阶 学习内容:数据分析处理进阶 学习目标:Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习... 等 学习效果:掌握数据分析处理高阶知识点,能灵活在项目中运用 第九阶段 项目实战 学习内容:项目实战 学习目标:4个数据分析挖掘项目的实战 学习效果:通过项目实战串联所学知识点,深化理解,熟练掌握

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图解大数据 | 大数据分析挖掘-Spark初步

---- 1.Spark是什么 学习或做大数据开发的同学,都听说或者使用过Spark,从这部分开始,ShowMeAI带大家一起来学习一下Spark相关的知识。 Apache Spark是一种用于大数据工作负载的分布式开源处理系统。它使用内存中缓存和优化的查询执行方式,可针对任何规模的数据进行快速分析查询。 Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量的廉价硬件之上,形成集群。 Apache Spark 已经成为最受欢迎的大数据分布式处理框架之一。 DataFrame: RDD相似,DataFrame也是数据的一个不可变分布式集合。 但RDD不同的是,数据都被组织到有名字的列中,就像关系型数据库中的表一样。

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    数据挖掘据分析

    一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密,很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析,如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。 同时Scala是大数据处理平台Spark的实现语言。 它们在选择测试属性采用的技术、生成的决策树的结构、剪枝的方法以及时刻,能否处理大数据集等方面都有各自的不同之处。

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    大数据分析挖掘包含哪些技术?

    大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户。大数据分析挖掘包含了哪些技术呢? 大数据分析技术 改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数挖掘技术 数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法。 ? 数据挖掘主要过程 根据分析挖掘目标,从数据库中把数据提取出来,然后经过ETL组织成适合分析挖掘算法使用宽表,然后利用数据挖掘软件进行挖掘。 传统的数据挖掘软件,一般只能支持在单机上进行小规模数据处理,受此限制传统数据分析挖掘一般会采用抽样方式来减少数据分析规模。 数据挖掘的计算复杂度和灵活度远远超过前两类需求。

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    Python数据分析实战挖掘

    Scipy 包含最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学工程常用的计算 Matplotlib 提供二维绘图,也可以三维绘图,Matlab [3]判定系数r² 3、主要函数 主要是Pandas用于数据分析和Matplotlib用于数据可视化 《贵阳大数据分析师培训机构 》 Pandas主要统计特征函数 sum 总和(按列) mean 算数平均值 D中相邻n个数的计算特征 《贵州大数据培训机构 》 统计作图函数,基于Matplotlib Python主要统计作图函数 《贵阳大数据报名学习 》 plot 绘制线性二维图,折线图 pie 绘制饼图 hist 分类预测 主要分类预测算法 回归分析 确定预测值与其他变量关系。 将低维非线性可分转化为高维线性可分进行分析 常用插补方法 《 贵阳数据分析师》 均值/中位数/众数 根据属性值类型,取均值、中位数、众数进行插补 使用固定值 将缺失属性用常量替代 最近邻插补法 在记录中找到缺失样本最接近的样本的该属性值进行插补

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    浅谈数据挖掘据分析

    浅谈数据分析数据挖掘?   数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。 ?    数据挖掘据分析的主要区别是什么? 1、计算机编程能力的要求   作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具,比如EXCEL、SPSS,或者SAS、R。 数据分析数据挖掘的区别   数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。 (2)作用:数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测(定量、定性),数据挖掘的重点在寻找未知的模式规律;如我们常说的数据挖掘案例:啤酒尿布、安全套巧克力等,这就是事先未知的,但又是非常有价值的信息 所以数据分析(狭义)数据挖掘构成广义的数据分析。   来源:数据科学网公众号

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    Python数据分析挖掘实战 (大数据技术丛书) - 张良均 等著

    10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数挖掘咨询实施经验结晶。 基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。 读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程,包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法原理进行了介绍 在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景挖掘目标,再阐述分析方法过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程的关键环节,穿插程序实现代码。

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    Python数据分析挖掘实战.pdf

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    据分析挖掘的流程和方法

    据分析挖掘是对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程,整个分析过程会有以下几个步骤: 1. 确定目标 首先,要明确目标是什么? 数据建模挖掘 数据经过抽取和整理后,接下来要考虑的问题是:本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题(分类、聚类、关联规则、时序模式或者智能推荐),选用哪种算法进行模型构建? 是选用基于关联规则算法的动态智能推荐、基于聚类算法的会员价值分析、基于分类预测算法的会员销售预测等等,可以运用python的数据挖掘的包来建模及运算。 这一步是数据挖掘工作的核心环节。 模型的具体化就是会员销量预测公式,公式可以产生观察值有相似结构的输出,这就是预测值。 5. 比如通过上面的数据分析挖掘,发现购买A产品的人,有偏好B产品的销售,比如是电商,就可以A产品的购买页中做B产品的推荐链接,增加关联销售,提升营业额。

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    据分析数据挖掘 - 05统计概率

    三 独立实验重复实验 寺庙在中国已经遍布大江南北了,一天小王和小李二人出游,爬山后,偶遇一寺庙,寺庙中有一个大师,善占卜。于是二人决定请大师帮忙占卜一次。 在独卦的占卜规则下,两次抽签行为ST的。它们的结果互不影响,我们在统计学中称ST是独立试验。 当ST相互独立时,S中发生事件A和T中发生的事件B的概率P可以表示为: P(A∩B) = P(A) * P(B) 显然,在独卦的占卜规则下,小王和小李都抽中上签的概率是4/25。

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    据分析数据挖掘 - 02基础操练

    一 知识体系 在这一章我们将使用基础的Python库pandas,numpy,matplotlib来完成一个数据分析的小项目,推荐使用Anaconda环境下的jupter-notebook来进行练习。 的数据类型转化 L = L.astype('str').str.split().str[0] L.head() L = L.astype('int') / 30 L.head() # 把计算完成的L上面不需要计算的属性合并 ,上面我们做的所有的工作就是为了最后这一步,如何结合业务场景分析出用户价值和后续应对策略已以及营销方案才是我们做数据分析的重中之重。 以上就是一些最为常用的图形,当然还有很多的图形等待着我们后续的学习,每一种数据总有一种图形适合去表示它,所以数据的可视化操作在数据分析以及AI领域都有非常重要的作用。 相信通过这一章的学习,你一定能够掌握数据分析的整个流程,并且对数据有一个全新的认知了。

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    据分析数据挖掘 - 08图形绘制

    2 频率分布直方图 条形图相对比的是频率直方图(frequency histogram),也叫做频率分布直方图,是统计学中表示频率分布的图形。 四 实例项目自由绘图 1 直方图 直方图擅长展示区间分布,比如某一科目的考试成绩,按照地区统计的人均寿命,发达国家发展中国家人均可支配收入等等,现在我们需要绘制某个班级中Python语言考试成绩的分布区间图 在这里我们有必要重新再来说一下关于直方图柱状图,因为他们的样子实在是太像了,只是柱体柱体之间是否存在空隙,但恰恰是由于这一点,才让它们有所区别,也让它们分为擅长表示不同类型的数据。 5 箱型图 箱型图主要应用在一系列测量或者比较数据的观测中,比如学校学校之间或者班级班级之间的成绩比较,各个运动员之间的体能比较,产品优化前和产品优化后的各项数据指标展现的结果比较等等,箱型图是数据分析场景应用的比较多的一种数据可视化图形 画图是数据分析、数据挖掘、AI方向的算法工程师必备的技能,所以一定要多多的练习它们的绘制。我们还会在后续的章节中不断的去使用这些图形的练习。

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    据分析数据挖掘 - 09邻近算法

    菠萝凤梨的核心区别是菠萝的叶子有刺,而凤梨的叶子没有刺。菠萝的凹槽处的颜色是黄色,而凤梨的凹槽处的颜色是绿色。 从图片中,我们看到,在K的值为3的时候,未标记样本最近的3个邻居其中2个为菠萝,而1个为凤梨,那么这个时候我们预测这个未知的水果为菠萝。 第二步,遍历x_train中的所有样本,计算每个样本x_test的距离,并把距离保存在distance数组中。 第三步,对distance数组进行排序,取距离最近的k个点,标记为x_knn。 # 中心点 # 带预测的点 plt.scatter(x_sample[0][0], x_sample[0][1], marker='x', s=100, cmap='cool') # 把预测点距离最近的 如果我们把weights的值设置成distance,表示投票权重距离成反比,也就是说邻近样本未知类别样本距离越远,则其权重越小,反之,权重越大。

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    据分析数据挖掘 - 01入门介绍

    四 数据分析VS数据挖掘 除了数据分析之外,你一定还听说过数据挖掘,那么他们之间有什么异同呢? 首先现在的大多数企业已经模糊了对数据分析数据挖掘的区别,但是他们还是有所差异,具体如下: 数据分析更多采用统计学的知识,对源数据进行描述性和探索性分析,从结果中发现价值信息来评估和修正现状。 从侧重点上来说,相比较而言,数据分析更多依赖于业务知识,数据挖掘更多侧重于技术的实现,对于业务的要求稍微有所降低。 从数据量上来说,数据挖掘往往需要更大数据量,而数据量越大,对于技术的要求也就越高。 而数据挖掘的结果是一个模型,通过这个模型来分析整个数据的规律,一次来实现对于未来的预测,比如判断用户的特点,用户适合什么样的营销活动。显然,数据挖掘比数据分析要更深一个层次。 五 机器学习的流程 上文中我们提到了数据挖掘需要用到机器学习的知识,其实数据挖掘机器学习的流程是一样的,具体如下: 数据源-企业生产中所产生的数据 预处理-处理脏数据,比如有缺失值,异常值等等,修改数据的格式

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    金融数据分析挖掘具体实现方法 -1

    有人让我写一下关于数据挖掘在金融方面的应用,再加上现在金融对数据方面的要求不断提高,准备用两篇随笔来做个入门总结。 首先,在看这篇随笔以前稍微补充一点金融方面的知识,因为我不是金融专业的,以下补充知识来自互联网个人整理,欢迎批评指正并补充说明。 1 先来了解一下什么是金融市场呢? 股票在流通市场上的价格,才是完全意义上的股票的市场价格 股票初始发行价格=市盈率还原值×40%+股息还原率×20%+每股净值×20%+预计当年股息一年期存款利率还原值×20%,影响股票价格的因素有很多 3.6.2 股票的不同性质划分 概念股概念股是业绩股相对而言的。业绩股需要有良好的业绩支撑。概念股则是依靠某一种题材比如资产重组概念,三通概念等支撑价格。 4.2 股票K线图 K线图这种图表源处于日本德川幕府时代,被当时日本米市的商人用来记录米市的行情价格波动,后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。

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    据分析数据挖掘的联系和区别!

    数据挖掘据分析两者紧密相连,具有循环递归的关系,数据分析结果需要进一步进行数据挖掘才能指导决策,而数据挖掘进行价值评估的过程也需要调整先验约束而再次进行数据分析。 •约束上:数据分析是从一个假设出发,需要自行建立方程或模型来假设吻合,而数据挖掘不需要假设,可以自动建立方程。 数据分析数据挖掘的结合最终才能落地,将数据的有用性发挥到极致。 关于数据挖掘,涉及的主要方法主要有:数据分析的方法、可视技术、关联法则、神经网络、决策树、遗传算法等。 主要使用的工具有:R语言,SAS,weka,SPSS Modeler(Clementine)等,可参考几款开源的软件:http://www.iteye.com/news/4693 大数云计算时代, 成功案例: •沃尔玛啤酒尿布 •数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分 •数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度 《数据挖掘技术应用》详情请见:http

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    Python数据分析挖掘学习路线图

    为大家分享python大数据学习的一个提纲,希望对想学Python或者正在学python的你有一些帮助。 ? 1. Python学习 语言的学习,真正掌握语言的方式,是交流实践,所以,这三本书,是由浅入深的步骤。大家在学习过程中,可以到群里面去进行交流沟通。 数据分析课程学习 数据分析,现在已经成为大数据这一趋势中的重点。 《高等数学及数据分析基础课程》,请参考大学高等数学系列课本 《Mastering Basic Algorithms in the Python Language》 《利用Python进行数据分析》 《NumPy 学习指南》 《NumPy攻略:Python科学计算据分析》 3.

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    据分析数据挖掘 - 03智能对话

    一 数据分析自然语言处理 我们在处理很多数据分析任务时,不可避免地涉及到文本内容相关的知识,这是属于文本挖掘(text mining)的内容,显然是NLP技术的范畴,基于这样的考虑我们先来对自然语言处理有一个基本的认识 文章描述了这个叫作Eliza的程序如何使人计算机在一定程度上进行自然语言对话成为可能。Eliza通过关键词匹配规则对输入进行分解,而后根据分解规则所对应的重组规则来生成回复。 2 曼哈顿距离 曼哈顿距离是欧式距离比较相近的距离计算,也叫做曼哈顿街区距离,他的计算距离很简单,就是计算两点在轴上的相对距离总和,如下图蓝色虚线所示: ? |xn - yn| 在早期的计算机图形学中,使用曼哈顿距离可以大大提高运算速度,而且误差很小,现在常把曼哈顿距离应用于图形相关的复杂的计算中以此来提高效率,这里我们做一个简单的引导就不再一一展开 ') # sim2 = model.wv.similarity('我们', '天安门') # 报错:"word '我们' not in vocabulary" print(sim1) # 2 找到给定文本最想的文本

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    金融数据分析挖掘具体实现方法 -2

    貌似三个月没有更新博客园了,当时承诺的第二篇金融数据分析挖掘这几天刚好又做了总结,在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。 1、(量化)投资的方法基础分析 1.1 投资的两种方法 技术分析 技术分析是指研究过去金融市场的资讯(主要是经由使用图表)来预测价格的趋势决定投资的策略。 为了不与指标原名相混淆,又名DEA或DEM(讯号线) 4、DIFDEA的差值,为MACD柱状图 交易信号种类: 差离值(DIF值)讯号线(DEA值,又称MACD值)相交; 差离值坐标轴相交 ; 股价差离值的背离。 2.2.3 RSI交易信号判断 RSI值的意义 (1)受计算公式的限制,不论价位如何变动,强弱指标的值均在0100之间。

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