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数据挖掘数据建模的9定律(深度长文 收藏细读!)

1 目标律:业务目标是所有数据解决方案的源头。 它定义了数据挖掘的主题:数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术,而是一个过程,业务目标是它的的核心。 没有业务目标,没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成:数据挖掘是业务过程。 2 知识律:业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。 这是数据预处理重要的原因,并且在数据挖掘过程中占有如此的工作量,这样数据挖掘者可以从容地操纵问题空间,使得容易找到适合分析他们的方法。 有两种方法“塑造”这个问题空间。 有五种因素说明试验对于寻找数据挖掘解决方案是必要的: 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域),数据挖掘目标反映了这一点; 与业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的 6 洞察律:数据挖掘增大对业务的认知。 数据挖掘是如何产生洞察力的?这个定律接近了数据挖掘的核心:为什么数据挖掘必须是一个业务过程而不是一个技术过程。业务问题是由人而非算法解决的。

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数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(上)

在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十最有影响力的数据挖掘算法,今天我打算用简单的语言来解释一下。 为了做到这一点,需要给定 C4.5 表达内容已分类的数据集合。 等下,什么是分类器呢? 分类器是进行数据挖掘的一个工具,它处理大量需要进行分类的数据,并尝试预测新数据所属的类别。 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢? SVM 和 C4.5体上都是优先尝试的二类分类器。根据“没有免费午餐原理”,没有哪一种分类器在所有情况下都是最好的。 关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。 在数据挖掘领域,最大期望算法(Expectation-Maximization,EM) 一般作为聚类算法(类似 kmeans 算法)用来知识挖掘

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    数据挖掘】详细解释数据挖掘中的 10 算法(下)

    举个 AdaBoost 算法的例子:我们开始有3个弱学习器,我们将在一个包含病人数据数据训练集上对他们做10轮训练。数据集里包含了病人的医疗记录各个细节。 那么新的训练数据进入时,kNN 执行两个基本步骤: 1 首先,它观察最近的已经分类的训练数据点—也就是,k最临近点(k-nearest neighbors) 2 第二部,kNN使用新数据最近的邻近点的分类 对于连续数据来说,kNN 使用一个像欧氏距离的距离测度,距离测度的选择大多取决于数据类型。有的甚至会根据训练数据学习出一种距离测度。关于 kNN 距离测度有更多的细节讨论和论文描述。 对于离散数据,解决方法是可以把离散数据转化为连续数据。给出两个例子: 1 使用汉明距离(Hamming distance )作为两个字符串紧密程度的测度。 第四步:计算其他类时也做类似的计算: 因为0.252于0.01875,Naive Bayes 会把长形,甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢?

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    数据挖掘10算法详细介绍

    想初步了解下怎样数据挖掘,看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中,三个独立专家小组投票选出的十最有影响力的数据挖掘算法 Orange 是一个用于数据挖掘的开源数据可视化和分析工具,它的决策树分类器是用 C4.5实现的。 只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢? SVM 和 C4.5体上都是优先尝试的二类分类器。 关联规则学习是学习数据库中不同变量中的相互关系的一种数据挖掘技术。 在数据挖掘领域,最大期望算法(Expectation-Maximization,EM) 一般作为聚类算法(类似 kmeans 算法)用来知识挖掘

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    咖说数据挖掘的方法

    1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。 有时数据挖掘也用来泛指一种方法,即数据挖掘是对数据进行处理,并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。 数据挖掘是大数据时代必然的产物,是对数据进行利用的办法,也是大数据时代最具有挑战性的工作。 我们在数据采集、存储和传输领域已经具备了先进的技术,能够采集和存储大量的数据,可是在数据挖掘和应用领域还知之甚少,数据挖掘技术是未来企业重要的技术。 这些企业一般都具有百万以上的活跃用户,每天产生大量的数据,但是能够对数据进行整合和深度挖掘分析的企业仍然少之又少。 数据挖掘作为一种数据应用的方法,要在使用过程中不断完善和改进,不断创新,及时跟进大数据时代数据量级的剧增。 1.2 常见的数据挖掘方法有哪些 现在所拥有的数据挖掘的方法不是很多。

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    数据挖掘的九定律

    数据挖掘通用流程CRISP-DM的缔造者之一Tom Khabaza曾总结了在数据挖掘上的九定律,如下所示: (1)Business Goals Law:每个数据挖掘解决方案的根源都是有商业目的的。 (2)Business Knowledge Law:数据挖掘过程的每一步都需要以商业信息为中心。 (3)Data Preparation Law:数据挖掘过程前期的数据准备工作要超过整个过程的一半。 对于数据挖掘者来说没有免费的午餐,数据挖掘的任何一个过程都是来之不易的。 (5)Watkins’ Law:此定律以此命名是因为David Watkins首次提出这个概念。 (8)Value Law:数据挖掘模式的精准和稳定并不决定数据挖掘过程的价值,换句话说技术手段再精妙,没有商业意义和合适的商业应用是没有价值的。 上面这九条其实归根到底就是一条,商业决定数据挖掘数据挖掘各类技术和算法的飞速发展不能让我们偏离以商业行为为核心的方向,只是纯粹为了追求高深的技术而忽略或损害到商业目的,就本末倒置了。

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    数据挖掘】PageRank 为什么跻身数据挖掘经典算法?

    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。 前言 这系列文章主要讲述2006年评出的数据挖掘10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。 ?

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    10数据挖掘算法及其简介

    我希望你能把这篇文章作为一个跳板,学习更多关于数据挖掘的知识。 算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7. 为了做到这一点,C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具,它取一堆数据来表示我们想要分类的东西,并试图预测新数据属于哪个类。 例如,假设在患者数据集中。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则,并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术,用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如,假设我们有一个超市交易数据库。 你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格,其中每一行代表一个客户交易,每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中,期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。 在统计数据中,EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性,同时评估未观测变量的统计模型参数。

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    10数据挖掘算法及其简介

    AiTechYun 编辑:xiangxiaoshan 我希望你能把这篇文章作为一个跳板,学习更多关于数据挖掘的知识。 算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. 为了做到这一点,C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具,它取一堆数据来表示我们想要分类的东西,并试图预测新数据属于哪个类。 例如,假设在患者数据集中。 4.Apriori Apriori算法学习关联规则,并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术,用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如,假设我们有一个超市交易数据库。 你可以将数据库看作是一个巨大的电子表格,其中每一行代表一个客户交易,每一列都代表着一种不同的食品。 5.EM 在数据挖掘中,期望最大化(EM)通常被用作知识发掘的聚类算法(比如k – means)。 在统计数据中,EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性,同时评估未观测变量的统计模型参数。

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    数据挖掘经典算法

    数据挖掘经典算法 一、 C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法. 二、数据挖掘经典算法(2) k-means 术语“k-means”最早是由James MacQueen在1967年提出的,这一观点可以追溯到1957年 Hugo Steinhaus所提出的想法。 三、数据挖掘经典算法(3) Svm 支持向量机,英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。 四、数据挖掘经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的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。 八、数据挖掘经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。

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    数据挖掘】图数据挖掘

    那么图数据挖掘是干什么的呢?难道是开着挖掘机来进行挖掘?还是扛着锄头?下面讲讲什么是图数据挖掘。 一、什么是图数据挖掘 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。数据是一个不可数名字,那么说明数据是一个没有边界的东西。 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? 这个有点主观意识来理解了,“宝贝”这个词本身就带有主观色彩,而没有一个客观的答案,不像是美女胸、翘臀、高挑、皮肤白皙、脸蛋好看等一系列标准。那么如何理解图数据里面的“宝贝”呢? 这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲,图数据挖掘分为数据图,模式图两种。至于这两个类型的区别,由于很久没有关注这块,所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    数据挖掘之用户细分的三维度

    通常,这种分层最简单、直观,数据也很容易得到。 但这种分类比较粗放,我们依然不知道在每一个用户层面,谁是“好”用户,谁是“差”用户。 我们能知道的只是某一类用户(如企业客户) 较之另一类用户(如政府客户) 可能消费能力更强。 2. 至于找出用户中的特点为市场营销活动找到确定对策,则要做更多的数据分析工作。

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    【干货】数据挖掘的10分析方法

    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。 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。 同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 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。

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    机器学习&数据挖掘知识点总结

    Three Sampling Distribution(三抽样分布): Chi-squareDistribution(卡方分布), t-distribution(t-distribution) Data Pre-processing(数据预处理): Missing Value Imputation(缺失值填充), Discretization(离散化),Mapping(映射), Normalization Deep Learning(深度学习): Auto-encoder(自动编码器), SAE(Stacked Auto-encoders堆叠自动编码器, Sparse Auto-encoders Text Mining(文本挖掘): VSM(Vector Space Model向量空间模型), Word2Vec(词向量学习模型), TF(Term Frequency词频), TF-IDF Association Mining(关联挖掘): Apriori, FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 频繁模式树生长算法), AprioriAll

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    数据挖掘算法--K近邻算法

    它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性,而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。注意通过取k个近邻的加权平均,可以消除孤立的噪声样例的影响。 python版本: 这里实现一个手写识别算法,这里只简单识别0~9熟悉,在上篇文章中也展示了手写识别的应用,可以参考:机器学习与数据挖掘-logistic回归及手写识别实例的实现 输入:每个手写数字已经事先处理成

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    数据挖掘算法之Apriori详解

    在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上(ICDM, International Conference on Data Mining),与会的各位专家选出了当时的十数据挖掘算法( top 本博客已经介绍过的位列十算法之中的算法包括: [1] k-means算法(http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50570824) [2]

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    数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

    从市场需求及应用的角度来看,通过对大数据的存储、挖掘和分析,大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为,促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。 目前在数据挖掘中,最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过,由于人工神经网络还是一个新兴学科,一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳 规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。 它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律,这大致包括以下几种形式:IF … THEN … 6可视化技术 可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。 数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术,为了方便用户理解和使用这类技术,必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等,否则很难推广普及数据挖掘技术。 至于数据挖掘的未来,让我们拭目以待。

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    数据挖掘数据挖掘工作总结

    导读:很多人不明白学习数据挖掘以后干什么,这个问题也经常被问到。记得刚学数据挖掘的时候,有一个老师说学数据挖掘有什么用,你以后咋找工作。当时听了,觉得很诧异,不知道他为何有此一问。 数据挖掘在国外是一份很不错的工作。我喜欢数据挖掘,因为它很有趣。很高兴以后就从事这方面的工作啦。写论文之余,也考虑一下数据挖掘工程师的职业规划。 ? 以下是从网上找的一些相关资料介绍,和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享: 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景: 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色 从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础: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 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了 “Business First, techniquesecond”是数据挖掘的特点。因此学习数据挖掘不意味着丢弃原有专业知识和经验。相反,有其它行业背景是从事数据挖掘的一优势。

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    数据挖掘数据挖掘#商业智能(BI)数据分析挖掘概念

    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。 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。 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。

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