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。 ...但是由于笔者才疏学浅，今天我们暂不谈得那么高深，只分析的一个常见的应用实例——个性化推荐系统。 个性化推荐最初的诞生，是由于在逐渐信息过载的时代中，适当的筛选可以让用户高效地获得自己所需要的信息。...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。 ...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。
关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。 那什么是关联分析呢？...关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。...做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。 关联分析应主要事项 1. 注意购买产品赠送礼品的人为因素影响规则。...后期的关联推荐应用于主要是三个方面： 重购：继续购买原来的产品； 升级：购买更高档次的产品； 交叉销售：购买相关的产品。...关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。
，需要完成如下功能 统计粒度：按天统计 统计指标：计算曝光量（PV） 按曝光量升序和倒序排序 2.2 问题分析 整个需求可以分为两个作业 - 统计作业：按天统计报告量 - 排序作业：按照曝光量进行全排序...，需要完成以下功能 统计粒度：按天统计 统计频率：每天统计前一天的数据 统计指标：曝光量pv，点击量click，点击率clickc_ratio 统计维度：地域area_id 3.2 问题分析 统计的指标有...70 sunwukong 60 male 80 zhubajie 65 female 90 shaseng 55 female 70[root@node1 ~]# 4.2 问题分析...，将输入的序列化数据转换成字符串 String line = value.toString(); //将一行数据按照分隔符拆分,字段格式name age...： * 1）合并所有已经复制来的数据文件 * 2）采用递归排序算法，对文件数据内容进行排序，将相同key的数据分为一组，不同key之间有序 * 3）最终生成一个key对应一组值的数据集
栏目简介： 这里记录着小编对于数据的一些思考和反想， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。...一、数据思索和应用一 ：什么是数据 二、数据思索与应用：数据分析的目的和思路 数据思索与应用：数据分析的方法 本文主要分享一些常见但数据分析方法，微大家在面对数据分析一筹莫展但时候有可以提供一些另类的思路...，我们先回顾下之前文章 什么是数据： 什么是数据呢 就是在所有行为留下但记录就是数据， 怎么理解数据呢 那还是要你去深入思考数据但含义以及他背后的故事 数据分析的思路： 从总到分，抽丝剥茧的寻找问题的根源...，对定义进行量化来衡量行为，对数据进行可视化，常规化管理 为了实现实现上面对逻辑我们讲讲一些基本对方法。...那么数据分析在这里需要做的是什么呢 1、把逻辑数据化，所有的 逻辑和思路都需要数字化才方标后面都对比和对标。 2、那现有都数据化都结果和之前都结果做对比。
关键知识点：1.掌握大数据建模分析与使用方法。2.掌握大数据平台技术架构。3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。...4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。...6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。7.掌握常见的机器学习算法。
最近得空整理了一份关于零售数据分析与运用的资料，包括了基本的知识讲解、知识点案例，以及各种好玩的落地实操资料，具体的资料： ?...包括零售数据分析的基本概述、销售目标制定与追踪、顾客数据分析、商品数据分析、网店运营数据分析、财务数据分析，以及这些数据处理的基本方法和节奏。 一、零售数据分析概述： ? ? ? ? ? ?...2、顾客数据分析 ? ? ? ? ? ? 3、商品数据分析： ? ? ? ? ? 4、网店运营数据分析： ? ? ? 五、财务数据分析 ? ? ? ? ?
栏目简介： 这里记录着小编对于数据的一些思考和反思， 希望对大家有所帮助，也希望各位大佬出来指点一二，探讨如何在数据领域更好的应用。...一、数据思索和应用一 ：什么是数据 二、数据思索与应用：数据分析的目的和思路 三、数据思索与应用：数据分析的方法 我从最开始的去探讨了什么是数据，数据分析的目的与思路， 数据分析的方法（对比和对标） 我想描述下我对数据分析的方法的另外一些看法...那其实在数据分析里，我们对数据最清晰的认知也是对数据进行划分类别，分别贴上标签。...那么下一步就是我们如何找到这中间的关系呢 1、数据相关相关性分析 事物中逻辑关系强 必然存在相关性，那就可以针对事物之间进行相关系数分析 2、事物的发展逻辑分析 我们可以去观察事物的发展方向...，进行归纳总结对应的逻辑关系 3、因果关系分析 从因果维度我们可以去探寻部分事件的真相 4、关联关系分析 事情如果存在关联性，那内在肯定存在一些逻辑关系， 其实只要在大数据维度证明其实相关的
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。...Hadoop架构的核心，就是分布式处理技术，将海量数据分析任务，以计算机集群的方式来进行分配处理。在数据仓库方面，Hadoop是尤其具有优势的，但是在数据集市和实时数据分析层面上，也有一定的不足。...④企业使用Hadoop大数据分析，来分析客户行为，建立分析模型，预防客户流失，对于可能流向竞对的客户做出及时挽留。...⑤面向消费者的企业，可以基于Hadoop大数据分析，将各个客户互动渠道的数据进行整合分析，优化客户生命周期的用户体验。...以上就是为大家例举的几个大数据分析项目实例，在实际的企业大数据业务当中，基于所在的行业不同，会有不同的大数据分析需求，这一点就需要数据分析人员结合实际业务来进行考量，做出最优化的选择。
下面是未来2个月主要的分享内容： 一、数据分析和数据挖掘内容 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、...体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足 6、以解读银行报表为例，如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例，如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 二、...咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业、一家公司 2、顶级咨询公司平均分析母婴市场的前景和竞争、客户需求的方法和模型 3、顶级咨询公司是如何预测某城市膜拜单车2020年市场投放量和营业额的方法...4、如何通过搜索高效快速找到需要的研报和数据资料的方法 三、城市数据的采集和应用： 1、采集城市地理数据、小区、餐饮、公共设施的方法 2、分析城市区域、商城人流量的方法 3、如何通过区位、交通、价格、...配套综合分析选择理想的地铁房 4、如何通过城市数据评估上海某商城的竞争能力和营业能力 四、拆解分析目前营销与引流成功案例 1、用数据挖掘产品市场机会、竞争情况、产品卖点的方法 2、解析一篇获得113万销售业绩的软文
基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据，可实现动态定容、提高输电线路利用率，也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据，分析电网安全稳定性的时空关联特性，...电力设备状态大数据分析所需要的数据主要包括：设备台账、技术参数、巡检和试验数据、带电检测和在线监测数据、电网运行数据、故障和缺陷记录、气象信息等,涵盖能够直接和间接反映电力设备状态的信息。...电力设备状态数据具备典型大数据特征,传统的数据处理和分析技术无法满足要求,主要体现在： 1）数据来源多。...数据分散于各业务应用系统,主要来源包括设备状态监测系统、生产管理系统（统(production management system,PMS)、能量管理系统（energy management system...电力大数据应用模式 可以根据数据来源，将电力大数据管理系统分成用户管理系统、电网运行管理系统、企业管理系统；相应地，电力大数据也有三种商业模式可以挖掘，即智能化节能产品、电力大数据服务平台和优化需求侧响应
01 聚类分析的典型应用场景 聚类分析的一个重要用途就是针对目标群体进行多指标的群体划分，类似这种目标群体的分类就是精细化经营，个性化运营的基础和核心，只有进行了正确的分类，才可以有效进行个性化和精细化的运营...，这些对象的行为特征与整体的数据行为特征很不一致（如某B2C电商平台上，比较昂贵，频繁的交易，就有可能隐含欺诈的风险尘封，需要风控部门提前关注，监控） 聚类分析的其他应用场景 1....通过对变量进行聚类，可以检查数据的共线性，对同一分组内的变量相关性较高，通过数据变换或筛选精简变量 02 常用聚类分析算法 ? 常用聚类分析方法 ?...sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中，由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法，本节的具体内容都是针对K-Means...如果个人属性在聚类分类后的群体仍有明显的区别或特征，将丰富业务特征） 04 聚类分析在实际应用中的优缺点 优点 算法成熟，可靠。
属于业务人员的数据分析时代来临随着数据应用的深化，企业数据分析场景正在发生三个“转变”：1、平民化：数据分析平台的服务对象从传统财务人员及管理人员向一线业务人员转变；2、场景化：数据分析平台的应用场景也从财务及业绩呈现向具体业务分析转变...属于业务端的数据分析时代来临7. 数据智能行业应用从监测、诊断性分析走向智能决策8. 展望1....3.1 数据应用多元化导致数据应用开发效率低随着企业风险控制、精准营销等数据应用场景越来越丰富，背后需要关联分析、归因分析、预测分析多元化数据分析能力支撑。...，持续为前台业务应用和分析提供数据服务，推动营销创新、提升经营效率。...企业对于数据智能应用需求正在从数据采集监测、诊断性分析向决策支持转变。
') plt.show() 完整的绘制程序综合 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 定义数据部分
在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ?...可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ?...下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。...因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?...下面即对接下来两个月的数据进行预测： ? 由于数据太多，所以只截取一部分出来。
一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看，测试人员的思维依旧非常局限，同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。...数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库，获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理，生成可数据分析的数据集。...转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟统计模型、机器学习算法进行关联，实现数据落地的应用模型和计算。...展示 将数据最终根据其应用场景创建交互式的或报表、文字、图片等静态信息展示。 应用场景 通常情况下，大家所了解的数据分析更多的是为市场、运营服务。 那数据分析在测试领域可否有发挥的地方呢？...数据分析技术 我们一起来看下笔者推荐给大家学习掌握的数据分析技术。
AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容，根据获取视频里的关键信息、标识，产生相对应的警报时间和警报监管方式，大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。...AI依靠Cpu强劲的测算作用，视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息，获得大家想要的违规警报信息内容。...销售市场上面有完善的智能视频分析算法，如智能施工现场安全帽配戴监管、车辆识别、车系统计分析、烟火鉴别、攀登、彷徨、工作人员辞职等标准。...附近个人行为分析主要包含人脸采集鉴别、工作人员特征识别、地区侵入监管、人群聚集鉴别、自动跟踪等。运用AI视频个人行为分析系统能够提早开展预警信息和防止意外情况。...比如，面部识别系统，根据创建面部捕获数据库系统，面部信息内容存档，与个人信息建立关系，在实际应用情况下佩戴安全帽，避免外界工作人员侵入、车辆识别、实体模型记数统计分析等智能分析技术，进一步提高现场安全系数
一、Hadoop的应用业务分析 大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。...目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom： Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。...Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据，应用场景如下： 场景1：数据分析，如京东海量日志分析，京东商品推荐，京东用户行为分析 场景2：离线计算，（异构计算+分布式计算）天文计算 场景3：海量数据存储...，如京东的存储集群 基于京麦业务三个实用场景 京麦用户分析 京麦流量分析 京麦订单分析 都属于离线数据，决定采用Hadoop作为京麦数据类产品的数据计算引擎，后续会根据业务的发展，会增加Storm等流式计算的计算引擎...使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询，汇总，分析数据。而mapreduce开发人员可以把己写的mapper 和reducer 作为插件来支持Hive 做更复杂的数据分析。
大数据分析在职业体育应用（NBA） 什么是大数据？...大数据在NBA的主要应用层面： 一：主教练的智囊团 在骑士与勇士队总决赛中，勇士队主帅科尔布置队员对詹姆斯的防守显然就受到了大数据的影响。...然后通过爬虫项目爬取最适合自己球队体系的球员以及能弥补自己队伍短板的球员，同时继续用数据分析选出性价比最高的球员。...在该领域，魔方元科技以旗下足球魔方为主力产品，凭借专业的分析技术、成熟的数据分析流程以及强大的赛事和C端情报资 源在赛事预测以及购彩资讯方面形成了一定的优势和规模。...通过大数据分析模拟比赛结果博彩公司和彩迷们也就可以计算最大理论收益。
工业大数据也是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。...因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。 工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。...工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。...这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。...很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
本文将深入研究Python在数据分析中的应用，从基础到高级，探索数据的奥秘，展示数据科学在实际场景中的强大威力。...Python数据分析的基础数据准备与清洗：使用Pandas库进行数据读取、处理和清洗，包括处理缺失值、重复值、异常值等，确保数据质量。...：将数据分析与机器学习流程整合，使用Jupyter Notebooks或类似工具进行交互式分析和模型调优。...医疗健康：分析医疗数据以提高诊断准确性、预测疾病传播等。电商行业：个性化推荐、用户行为分析、销售预测等。社交媒体：用户情感分析、社交网络分析、内容推荐等。...随着技术的不断发展，Python在数据科学领域的应用将愈发广泛，为我们揭示数据背后的奥秘提供更多可能性。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第四期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
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