编者按：本文为 数据分析&数据挖掘入门知识分享（3）的连载，还有一部分待上传，欢迎小伙伴们关注学习，若对您有帮助请分享至朋友圈，让更多人学习！ 以下图片点击横屏观看效果更佳
显然，我是工程领域出身，我们的课程是偏向于it领域的，适合往it领域发展的程序员入门学习，或者商业领域，统计学领域的数据分析师补充自己。...这就需要it领域的知识来处理这些海量的数据，比如使用MySQL，hlive，hbase等等。 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与数据挖掘的区别，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。
作者：王瑞楠，Datawhale优秀学习者 摘要：对于数据挖掘项目，本文将学习应该从哪些角度分析数据？如何对数据进行整体把握，如何处理异常值与缺失值，从哪些维度进行特征及预测值分析？...探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。...数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information（阿里天池-零基础入门数据挖掘） EDA的目标 熟悉数据集...每个数字特征的分布可视化 pd.melt()：处理数据，透视表格，可将宽数据转化为长数据，以便于后续分析。...() 【5】Melt函数处理数据，透视表格，宽数据变成长数据 【6】seaborn可视化之FacetGrid() 【7】Seaborn5分钟入门(七)——pairplot 【8】箱型图和小提琴图分析
其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。...它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。...4.TheApriorialgorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。...第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。
看到百度知道上经常有人问想要从事BI或者数据挖掘行业应该怎么入门，行业前景怎么样，具体推荐一些书籍以及必学技术知识，但是知道上始终也没有人给出个系统确切的指引。...一 BI分析师 Q1:BI分析师具体做哪些工作呢？ ——BI分析师主要负责BI业务相关的数据整理、分析、报表展示、解释分析结果：包括数据建模、数据处理、BI系统设计等。...Q2：BI分析师需要具备的技能（要学的知识） ——SQL，存储过程，JAVA/C#，oracle数据库优化、监控及测试，统计工具（SPSS,Clementine），数据模型设计，多维数据仓库原理，数据挖掘知识...，数据分析常识，业务知识，英语 二 数据挖掘师 Q1: 数据挖掘师具体做哪些工作呢 ——开展数据挖掘相关项目，建模实施，将挖掘结果和客户的业务管理相结合，根据数据挖掘的成果向客户提供有价值的可行性操作方案...：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》，工具说明书，如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务 》、《EXCEL
问题导读 1.什么是数据挖掘？ 2.机器学习 与 数据挖掘在什么地方？ 3.数据挖掘能解决什么问题？...认为数据挖据是某些对大量数据操作的算法，这些算法能够自动地发现新的知识。 误区二：技术至上论。认为数据挖据必须需要非常高深的分析技能，需要精通高深的数据挖掘算法，需要熟练程序开发设计。...从数据挖掘的角度看，都可以转换为五类问题： 分类问题 聚类问题 回归问题 关联分析 推荐系统 5.1 分类问题 简单来说，就是根据已经分好类的一推数据，分析每一类的潜在特征建立分类模型。...回归问题示意 5.4 关联分析 关联分析主要就是指”购物篮分析“，很有名气案例是【啤酒与尿布】的故事，”据说“这是一个真实的案例：沃尔玛在分析销售记录时，发现啤酒和尿布经常一起被购买，于是他们调整了货架...后来还分析背后的原因，说是因为爸爸在给宝宝买尿布的时候，会顺便给自己买点啤酒…… 所以，关联分析就是基于数据识别产品之间潜在的关联，识别有可能频繁发生的模式。
作者：王瑞楠、吴忠强、徐韬、田杨军 摘要：入门数据挖掘，必须理论结合实践。本文梳理了数据挖掘知识体系，帮助大家了解和提升在实际场景中的数据分析、特征工程、建模调参和模型融合等技能。...数据分析 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。...分析完数据后，特征工程前，必不可少的步骤是对数据进行清洗。 数据清洗作用是利用有关技术如数理统计、数据挖掘或预定义的清理规则将脏数据转化为满足数据质量要求的数据。...嵌入法(Embedded)：先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。...另一方面，尾部的数据少，人们对它的了解就少，那么如果它是有害的，那么它的破坏力就非常大，因为人们对它的预防措施和经验比较少。
快速入门python，python基本语法 Python使用缩进(tab或者空格)来组织代码，而不是像其 他语言比如R、C++、Java和Perl那样用大括号。...,np.nan,c] 数据结构 #列表（list） myList=[1,2,"hello bro",np.nan,3456225.0987] #元组（tuple,不可修改） myTuple=(2,3,'...快速入门pandas 2.1 pandas核心数据结构和常用API pandas资料下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_39620217/87413329...2.2 pandas 基础数据操作 导入常用的数据分析库 import numpy as np import pandas as pd #创建一个series s = pd.Series([1,...1.0 3 train foo 2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo 0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo #导入本地数据到
但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。...数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。...数据挖掘：python是必须，java/c/c++是基础，hadoop/mapreduce/spark先掌握一点，因为并不是所有公司都有这么大的数据量。...11.到底该选数据分析还是数据挖掘 代码能力强直接搞算法，弱就先做数据分析，慢慢来，不着急。...所有数据分析类的岗位要求里写的要求会GA，pu，uv分析的都是运营部门的！所有数据挖掘岗位里写的要求只有hadoop，spark，ETL的干的都是数据仓库的活！
数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。...怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3....数据挖掘：python是必须，java/c/c++是基础，hadoop/mapreduce/spark先掌握一点，因为并不是所有公司都有这么大的数据量。 5....到底该选数据分析还是数据挖掘 代码能力强直接搞算法，弱就先做数据分析，慢慢来，不着急。...所有数据分析类的岗位要求里写的要求会GA，pu，uv分析的都是运营部门的！所有数据挖掘岗位里写的要求只有hadoop，spark，ETL的干的都是数据仓库的活！
经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。...它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。...7.OLAP分析 严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵...数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。...文章来源：36大数据
大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。
数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。...随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。...要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！...我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？...输出结果为： 我 爱 这 个 中华人民共和国 大 家 庭 按照这样我们一个基本的分词程序开发完成。 对于文章一开始提到的问题还没解决，如何让程序识别文本中的感情色彩。
同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori...算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。...有了可以量化的计算方式，我们却还不能立刻运算，这是因为如果我们直接运算所有的数据，运算量极其的大，很难实现，这里说明一下，假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3....L = [L1] k = 2 while (len(L[k-2]) > 0): # 若仍有满足支持度的集合则继续做关联分析 Ck = aprioriGen...选出毒蘑菇） print(item) 输出了频繁项集和与毒蘑菇相关的特征： 以上为Apriori算法构建模型的全部内容，该算法不仅适用于零售行业，同样适用于相同技术的其他行业，如网站流量分析以及医药行业等
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。...数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。...3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析...如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。...数据分析更多的是偏重于业务层次的，对于大多数非计算机相关专业人士来说，掌握一般的数据分析方法是十分有用的，入门上手也相对简单。
揭秘后，您就更加理解用必要长度和宽度的样本数据建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义，样本越大，客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。...4、购买频率、平均金额移转期望值及移转概率计算 针对上述举例，移转期望值及移转概率的推导结果如下： 样本数据的最小频率=1，最大频率=3：样本数据的最小平均金额=0.01，最大平均金额=499,999.00...另一方面，也可能出现少许产品成本、费用数据没有及时填写进CRM系统，例如“机会-产品”中未及时填写或更新产品/销售价/成本价，造成统计时产品成本=0.00、毛利率=100%；或者极特殊的数据没有排除，例如上期毛利率为负值...在完整客户关系生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期)，分析客户今后价值的意义远远大于分析客户历史价值，因此通常所讲的客户价值分析是对客户今后的价值进行分析。...客户价值分析，是企业决策最重要的依据之一，请做好您企业的客户价值分析，正确指引商务运营。
数据挖掘应用实例分析 ——个性化推荐系统 数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类...还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。 ...二、基于内容的推荐，即根据不同内容的元数据，进行内容相关性的分析。三、根据协同过滤的推荐，通过对用户偏好信息的过滤，发现不同内容的相关性或者不同用户的相关性。 ...这里面涉及到较为复杂的用户购物状态的推理和判定，如果不借助人工输入，比如通过产品设计提供用户筛选接口，让用户人工输入限制项，典型的比如过滤器，负反馈，则对目前的机器算法是一个非常大的挑战。 ...总而言之，个性化推荐是日常生活中最能体现数据挖掘的应用实例之一，人们对于它的研究已经很多年了，而且还将基于社会文化的不断变迁继续发展下去。
以下是富集分析需要用到的R包 rm(list = ls()) load(file = 'step4output.Rdata') library(clusterProfiler) library(ggthemes...，否则跳过这段代码 a = 1 #假装是限速步骤 print("bye") #保存运行结果，下次运行到这里时直接加载结果 save(a,file = f) } load(f) GO富集分析步骤...gene_diff = c(gene_up,gene_down) #2.富集分析 f = paste0(gse_number,"_GO.Rdata") if(!...： 多分组数据 多个数据联合分析（发文章一般都是很多数据） 策略1.各自差异分析再取两个的交集 策略2.先合并再分析 原则上应该选择同一个芯片平台的GSE 需要处理批次效应（Batch effect）...不要选择一个全是处理组，一个全是对照组的数据合并 批次效应： 由于【不同时间、不同人、试剂量不同、芯片不同、实验仪器不同、自己测的数据与网上的数据混合使用】导致的，并不是由于组间差异导致表达量的不同！！
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