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【大数据】数据挖掘工具：发现数据中的宝藏

本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。...**数据挖掘的概念：** 数据挖掘是一项从大量数据中自动发现模式、趋势和隐藏信息的过程。它的核心任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测和预测。数据挖掘工具通过算法和技术来实现这些任务。...**常见的数据挖掘工具：** 数据挖掘工具有多种，每种工具都针对不同的需求和应用场景。...- **医疗保健：** 数据挖掘可用于疾病预测、药物发现和患者护理。 - **金融服务：** 银行和金融机构使用数据挖掘来进行欺诈检测、信用评分和投资策略。...**结论：** 数据挖掘工具已经成为发现和分析数据中隐藏信息的关键工具。理解数据挖掘的核心概念和使用方法对于解决复杂的数据问题和提取有用信息至关重要。

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「特征工程」之零基础入门数据挖掘

Datawhale 作者：吴忠强，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做特征工程？从哪些角度做数据清洗，如何对特征进行增删，如何使用PCA降维技术等。...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） 异常值处理 常用的异常值处理操作包括...，删除日期了 del time_data['regDate'] del time_data['creatDate'] 看一下最后的构造结果， 报废特征没有构造，因为发现了一个特点就是这里的数据10年以上的车会偏斜...参考 【1】Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程 【2】数据清洗与准备 【3】特征选择，我们真的学会了吗？...【8】系列上篇「数据分析」之零基础入门数据挖掘

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【原】文本挖掘——特征选择

特征选择有很多方法，看了很多资料后，我总结了以下几种，以后有新内容会随时修改 1.DF——基于文档频率的特征提取方法 概念：DF（document frequency）指出现某个特征项的文档的频率。...通俗点，什么是一个特征的信息增益呢，说白了就是有这个特征和没有这个特征对整个分类能提供的信息量的差别。信息量用什么衡量？熵。...所以一个特征的信息增益=不考虑任何特征时文档所含的熵-考虑该特征后文档的熵（具体公式等我学会这个博客怎么用公式编辑器后再加上来） 步骤：1.计算不含任何特征整个文档的熵 　　　2.计算包含该特征的文档的熵...　　　3.前者-后者 优点：准，因为你选择的特征是对分类有用的特征（这里需不需要设置阈值？）...或者指定选择的特征数，把所有特征的信息增益降序排列来选择。 3.CHI——卡方统计量 概念：CHI衡量的是特征项t(i)和C(j)之间的相关联程度。

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​【特征工程】时序特征挖掘的奇技淫巧

1.时间特征 1.1 连续时间 持续时间： 浏览时长； 间隔时间： 购买/点击距今时长； 距离假期的前后时长（节假日前和节假日后可能会出现明显的数据波动）； 1.2 离散时间 年、季度、季节、月、星期、...等也需要考虑一下； 一天的某个时间段； 上午、中午、下午、傍晚、晚上、深夜、凌晨等； 年初、年末、月初、月末、周内、周末； 基本特征； 高峰时段、是否上班、是否营业、是否双休日； 主要根据业务场景进行挖掘...2.1 统计值 基于历史数据构造长中短期的统计值，包括前 n 天/周期内的： 四分位数； 中位数、平均数、偏差； 偏度、峰度； 挖掘数据的偏离程度和集中程度； 离散系数； 挖掘离散程度 这里可以用自相关系数...（autocorrelation）挖掘出周期性。...，特别是在工作的时候，需要自己去设计训练集和测试集，千万不要出现数据泄露的情况（比如说预测明天的数据时，是拿不到今天的特征的）； 针对上面的情况，可以尝试将今天的数据进行补齐； 有些特征加上去效果会变差

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【数据挖掘】视觉模式挖掘：Hog特征+余弦相似度k-means聚类

实验概述 本次实验使用的是VOC2012数据集，首先从图像中随机采样图像块，然后利用Hog方法提取图像块特征，最后采用余弦相似度和k-means聚类两种方法来挖掘视觉模式。 2....数据集说明 本次实验使用VOC2012数据集。VOC2012数据集常用于目标检测、图像分割、网络对比实验和模型效果评价。...由于该数据集多用于目标检测等任务中，因此在本次实验中，仅使用到该数据集中的8类数据。...0.863 0.8 0.999 可以发现，随着阈值的增大，挖掘出的视觉模式频繁性越大。...余弦相似度方法挖掘出的视觉模式更多在于羊的面部特征，而K-means聚类挖掘出的视觉模式更多在于羊的身体特征。 7.

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数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择「建议收藏」

今天说一说数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!...目录 数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择 简介 加载数据集Adult 特征选择 方差 选择最佳特征 卡方验证\(X^2\)（Chi-Square Test） 皮尔逊相关系数（Pearson...Correlation Coefficient） PCA 主成分分析 总结 数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择 这一篇博客主要来如何介绍从数据集中抽取合适的特征。...我们知道，在数据挖掘中，数据的训练算法很重要，但是同样我们对于数据的前置处理也不可忽视。因为我们对某个数据集的描述是使用特征来表示的。...PCA 主成分分析 在前面的几个方法中，我们都是从已有的特征中选择最佳的一个（或者几个）特征然后进行数据挖掘进行训练。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到 有效存储 , 快速访问 , 合理表示 等方面的问题..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如...; 六、 DBSCAN 算法优缺点 ---- DBSCAN 算法优点 : ① 族个数 : 不需要事先确定 族个数 ; ② 形状 : 能发现 任意形状的族 ; ③ 异常值 : 对异常数据不敏感 ; ④

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文本挖掘模型：本特征提取

文本挖掘模型结构示意图 1....它的出发点是文档的特征项与特征项之间存在着某种潜在的语义联系，消除词之间的相关性，简化文本向量的目的。...”技术，将词频矩阵转化为奇异矩阵（K×K） 4.1 奇异值分解 特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵，比如说有...N个学生，每个学生有M科成绩，这样形成的一个N * M的矩阵就不可能是方阵，我们怎样才能描述这样普通的矩阵呢的重要特征呢？...继续看这个矩阵还可以发现一些有意思的东西，首先，左奇异向量的第一列表示每一个词的出现频繁程度，虽然不是线性的，但是可以认为是一个大概的描述，比如book是0.15对应文档中出现的2次，investing

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文本挖掘之特征选择(python 实现)

机器学习算法的空间、时间复杂度依赖于输入数据的规模，维度规约(Dimensionality reduction)则是一种被用于降低输入数据维数的方法。...，将原始的d维空间映射到k维空间中(新的k维空间不输入原始空间的子集) 在文本挖掘与文本分类的有关问题中，常采用特征选择方法。...原因是文本的特征一般都是单词(term)，具有语义信息，使用特征选择找出的k维子集，仍然是单词作为特征，保留了语义信息，而特征提取则找k维新空间，将会丧失了语义信息。 　　...ti，并且类别属于不Cj的文档数量 　　　Aij + Bij: 包含特征词ti的文档数量 Cij + Dij：不包含特征词ti的文档数量 　　　Aij + Cij：Cj类的文档数量数据...Bij + Dij：非Cj类的文档数量数据 　　　Aij + Bij + Cij + Dij = N :语料中所有文档数量。

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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？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...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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CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中）

我们讲的是特征提取的一般方式，要做的第一件事就是怎样来获取特征，这就需要根据我们要做的东西来选择特征。比如 STEAM 上有上万的游戏，不同的游戏怎么精准推送呢？...这是获取，获取完之后还要做一些处理，处理的过程基本上像预处理的过程，做归一化、离散化、平滑，再做特征的组合和变换。...根据大小、不同的房间的话，会发现有明显不一样的取值范围，大小可能是 0 到 100 平米、0 到 200 平米，房间可能是一两个房间或者三四个房间。...而如果我们知道这个数据的分布，比如说是一个正态分布，就用正态分布来做归一化。而如果我们知道这个数据分布本身是指数分布的，我们可以用指数来归一化。  归一化之后还要做特征平滑。...如果用点击率来对比，会发现上面三个比下面的三个要好，但实际我们明显知道下面是更准确更可靠的数据，上面的没那么准确，因为它的次数少可能是意外的情况，比如有的人不小心点了一下就点击下载了。

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CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（下）

CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（上） CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中） 前面说了要做两件事，归一化和平滑，还有就是要做特征的离散化。什么是离散化？...同时它也比较健壮，我们经常做数据的时候，如果数据没做好，在前面有一些预设值的话，在这个范围内就可以把它规避掉，比如说年龄大于 100 岁就是一个老年人。...还有就是做特征变换，这也是一个常见的例子，如果说我们原来的数据分布是线性不可分的，用的模型是一个线性的模型，这个东西可能做不了，我们只能把这个数据变成右边这样——变成 S 平方、Y 平方，这样蓝色红色就可以用线性的东西来分...也可以让一些维度很高的数据去掉一些噪音，把维度压缩一下。 ...这样做的好处当然有，但是并没有说这个事情就是万能的，这可以帮助我们做一些事情，但很多时候，尤其是在我们数据不是很多的时候，还是要通过对这个领域的深入研究来得到更好的特征，而且在这些特征上还要做一些我们常用的预处理

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CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（上）

大家好，本次我分享的内容会偏重一些技术类算法，主要会讲到数据挖掘很重要的一个领域：特征提取。这里有一个很好的图展现了数据挖掘与机器学习的关系：数据挖掘由两方面组成，一方面是机器学习，一方面是数据库。...数据挖掘是一个部分，我们用机器学习这个技术去解决它。因为我们要挖掘上亿或者上百亿的数据，在这个数据当中想要找到一些比较有用的知识，有时候我们可能要用上非机器学习的方法才能找到。...机器学习跟数据挖掘联系很大，我们可以看到数据挖掘中有几类主要技术：回归、聚类、关联规则和分类，除了关联规则之外的另外三类技术都是基于机器学习的。...因此从上面来说，其实是说我们在做处理数据的过程，就是特征提取的这个过程，对我们做数据挖掘、机器学习，都是一个很重要的事情。 ...它的重要性就取决于这句话：“我们数据和特征决定的是这个学习的上限，模型和算法只是在逼近它。”

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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

数据挖掘 功能 II . 数据挖掘 结果判断 III . 数据挖掘 学习框架 IV . 数据挖掘 分类 I . 数据挖掘 功能 ---- 1 ....概念描述 ( Concept Description ) : 主要进行 表征 与 判断 操作 , 概括 , 总结 , 对比 数据的特征 ; 如 : 对产品分类 , 对真实世界进行描述 ; 2 ....数据挖掘 结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的 知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于 模式 的t 统计和结构...数据挖掘应用 : CRM , 搜索分析 , 网络安全 , 生物信息分析 … IV . 数据挖掘 分类 ---- 1 ....根据输出数据类型分类 : ① 根据结果类型分析 : 特征分析 , 关联分析 , 聚类分析 , 偏差分析 , 异常检测分析 , 趋势和演化分析 等类型的 数据挖掘 ; ② 根据挖掘的知识的粒度与抽象级别分类

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

文章目录 一、 数据挖掘特点 二、 数据挖掘组件化思想 三、 决策树模型 1、 决策树模型创建 2、 树根属性选择 一、 数据挖掘特点 ---- 1 ....用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ...., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如...( 特征 ) , 信息增益就很大 ; 参考博客 : 【数据挖掘】决策树算法简介 ( 决策树模型 | 模型示例 | 决策树算法性能要求 | 递归创建决策树 | 树根属性选择 ) 【数据挖掘】决策树中根据

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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。...还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。...2聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。...3决策树分类技术 决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。...应用现状 人工智能研究领域的科学家普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以机器学习算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。

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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。...根据特定消费者的特征和过往行为，向其销售补充商品（配套销售）或附加商品（增值销售）。...顾客细分&画像（Customer Segmentation & Profiling）: 根据现有的顾客数据，将特征、行为相似的顾客归类分组。描述和比较各组。...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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