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数据挖掘入门指南!!!

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。 常用函数 数据简略观测 head():观察数据读取是否准确,常读取前5行数据。 shape:读取数据集的维度。 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。 或者提取一些统计特征 类别特征,我们一般会尝试之间的交叉组合,embedding也是一种思路 时间特征,这一块又可以作为一个大专题来学习,在时间序列的预测中这一块非常重要,也会非常复杂,需要就尽可能多的挖掘时间信息

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数据挖掘快速入门

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? 1 数据挖掘 数据挖掘(Data Mining,简称DM),是指从大量的数据中,挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“,这两个术语在本质上的区别不大,如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍,书中大部分内容都是互相重复的。 3 数据挖掘所覆盖的学科 数据挖掘是一门交叉学科,覆盖了统计学、计算机程序设计、数学与算法、数据库、机器学习、市场营销、数据可视化等领域的理论和实践成果 4 数据挖掘的误区 误区一:算法至上论。 实际上,数据挖掘本质上是人们处理商业问题的方法,通过适量的数据挖掘来获得有价值的结果,技术在随着大数据时代的来临变得愈发重要,但是最好的数据挖掘工程师往往是那些熟悉和理解业务的人。

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    数据挖掘基础:分词入门

    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? 人大脑可以存储大量的信息,包括文字、声音、视频、图片等,每一个都可以转换数据存储在电脑。人的大脑可以根据输入自动进行判断,电脑可以通过输入判断吗?答案是肯定的!

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案(1)——数据挖掘入门

    数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识,包括不公开的数据数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段。 三、数据挖掘的原理         数据本身只是数据,直观上并没有表现出任何有价值的知识。当我们用数据挖掘方法,从数据挖掘出知识后,这种知识是否值得信赖呢? 五、数据挖掘的过程         数据挖掘的过程是数据挖掘项目实施的方法论。数据挖掘能够从一堆杂乱的数据挖掘出有价值的知识,但也需要一个过程。 这种目标在无形之中会给随后的数据挖掘过程给出明确的目标,所谓有的放矢,这样数据挖掘就可以有意义地进行下去。因此,实施数据挖掘的第一步要确定数据挖掘的目标。         数据的准备         数据的准备是数据挖掘中耗时最多的环节,因为数据挖掘的基础就是数据,所以足够、丰富、高质量的数据数据挖掘的结果至关重要。

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    数据分析&数据挖掘入门知识分享(4)

    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 ? ? ? ? ? ?

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    数据分析与数据挖掘 - 01入门介绍

    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? 数据挖掘不仅仅用到统计学的知识,还要用到机器学习的知识,这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次,来发现未知的规律和价值。 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,数据挖掘数据分析要更深一个层次。

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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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    入门新手如何系统地学习数据挖掘

    数据挖掘:What?Why?How? 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点: 数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。 数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效) 数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLAP等)无法支持的领域。 经典图书推荐:《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》 三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受 真正从数据挖掘项目实践的角度讲,沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的,有了爱好才可以愿意钻研,有了不错的沟通能力,才可以正确理解业务问题,才能正确把业务问题转化成挖掘问题 另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱,很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析,却也号称是数据挖掘;另一方面,国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数(银行、保险公司、移动通讯),其他行业的应用就只能算是小规模的

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    BI分析师,数据挖掘师的硬件要求-数据挖掘入门指导

    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。 ,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 Q2:数据挖掘师需要具备的技能(要学的知识/书籍) ——技能:数理统计基础,数据库知识,数据仓库技术,SQL语言,ETL工具,数据挖掘算法,统计工具使用 ——书籍:《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 》,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 2007数据挖掘完全手册》等。

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    干货 | 数据挖掘入门必看10个问题

    毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有够丰富完整的数据,是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。 从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识,是建立数据仓库与使用Data Mining的最大目的,两者的本质与过程是两回事。 Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系,但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系,是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性,事实上已超越了我们经验 传统技术以统计分析为代表,统计学内所含序列统计、概率论、回归分析、类别数据分析等都属于传统数据挖掘技术,尤其 Data Mining 对象多为变量繁多且样本数庞大的数据,是以高等统计学里所含括之多变量分析中用来精简变量的因素分析 Data Mining在各领域的应用非常广泛,只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库,皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。

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    数据挖掘敲门砖--Python爬虫入门

    WHAT 数据挖掘是一门综合的技术,随着Ai的兴起,在国内的需求日渐增大。 数据挖掘的职业方向通常有三个,顺便概要地提一下所需的技能(不仅于此) 数据分析方向:需要数理知识支撑,比如概率论,统计学等 数据挖掘方向:需要懂得主流算法的原理及应用,数据库的原理和操作 科学研究方向 :通常是科学家们在深入研究数据挖掘的相关基础理论和算法 但是看完简介,好像和爬虫没什么关系? 要开始数据挖掘之路,可以先从培养数据分析能力开始。 数据分析的常见步骤是: 数据准备 数据观察(找规律) 数据建模 数据挖掘(将得到的模型选择合适的算法应用到数据上,验证并得出结论) WHY 据统计,数据准备占整个数据分析70%的时间.

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    数据挖掘敲门砖-Python爬虫入门

    WHAT 数据挖掘是一门综合的技术,随着Ai的兴起,在国内的需求日渐增大。 数据挖掘的职业方向通常有三个,顺便概要地提一下所需的技能(不仅于此) 数据分析方向:需要数理知识支撑,比如概率论,统计学等 数据挖掘方向:需要懂得主流算法的原理及应用,数据库的原理和操作 科学研究方向: 通常是科学家们在深入研究数据挖掘的相关基础理论和算法 但是看完简介,好像和爬虫没什么关系? 要开始数据挖掘之路,可以先从培养数据分析能力开始。 数据分析的常见步骤是: 数据准备 数据观察(找规律) 数据建模 数据挖掘(将得到的模型选择合适的算法应用到数据上,验证并得出结论) WHY 据统计,数据准备占整个数据分析70%的时间.我们把数据准备的步骤进行细分

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    【问底】严澜:数据挖掘入门——分词

    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,着实难以下手、非常头大! 我们不妨先跳过数学公式,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? 大脑可以存储大量的信息,包括文字、声音、视频、图片等,这些同样可以转换成数据存储在电脑。人的大脑可以根据输入自动进行判断,电脑可以通过输入判断吗? 答案是肯定的! Web3.0语义搜索引擎探索者,海量数据处理,互联网高性能低成本平台架构搭建实践者,构建让更多普通开发者快速掌握高性能技术的框架,自由机器人研发爱好者。

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    数据挖掘入门与提升,从点数据到网络数据

    数据挖掘 / 网络挖掘 作为数据挖掘的一个分支,网络挖掘与一般意义上的数据挖掘/数据分析殊途同归,都是通过挖掘/分析方法,获取数据中的包含的信息和知识。 在算法预测的基础上,通过将数据/问题抽象为网络模型,来帮助我们更好地进行数据分析/数据挖掘。 所以网络挖掘能让你在有一定的数据分析技能的基础上,大幅提升数据挖掘的能力,获得更多细分领域工作的加分,比如: ? 知识图谱 ? 用户画像 ? 网络挖掘学习 基于数据挖掘中网络模型的理念,DC学院设计了一门体系的课程《数据挖掘 - 网络挖掘》,从网络挖掘的基础知识到网络模型的建立与可视化,从数据挖掘核心算法的应用到业务问题的深入探索,全部深入讲解 ,构建你的数据挖掘体系。

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    数据分析」之零基础入门数据挖掘

    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? 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 ,了解数据集,对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 异常值 以下两个类别特征:seller和offerType严重倾斜,一般不会对预测有什么帮助,故这边先删掉,当然你也可以继续挖掘,但是一般意义不大 Train_data["seller"].value_counts () 【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

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    【观点】数据挖掘入门必看10个问题

    毕竟Data Mining不是一种无中生有的魔术,也不是点石成金的炼金术,若没有够丰富完整的数据,是很难期待Data Mining能挖掘出什么有意义的信息的。 从数据仓库挖掘出对决策有用的信息与知识,是建立数据仓库与使用Data Mining的最大目的,两者的本质与过程是两回事。 Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系,但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系,是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性,事实上已超越了我们经验 传统技术以统计分析为代表,统计学内所含序列统计、概率论、回归分析、类别数据分析等都属于传统数 据挖掘技术,尤其 Data Mining 对象多为变量繁多且样本数庞大的数据,是以高等统计学里所含括之多变量分析中用来精简变量的因素分析 Data Mining在各领域的应用非常广泛,只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库,皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。

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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 或者提取一些统计特征 对于类别特征,我们一般会尝试之间的交叉组合,embedding也是一种思路 对于时间特征,这一块又可以作为一个大专题来学习,在时间序列的预测中这一块非常重要,也会非常复杂,需要就尽可能多的挖掘时间信息 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? 」之零基础入门数据挖掘

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    入门:机器学习和数据挖掘推荐书单

    慢慢来,认真学,揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧! ? 之前看过一部分这本书,但是实习工作涉及到用Java代码处理数据,所以暂时先搁一下,目前正在李航的那本书。 ? 《数据挖掘-实用机器学习技术》:本书介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。 安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法,并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘仟务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。 ? 《数据挖掘:概念与技术》:本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。 在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据

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    数据挖掘入门到放弃(四):手撕(绘)关联规则挖掘算法

    关联规则简介 关联规则挖掘可以让我们从数据集中发现项与项之间的关系,它在我们的生活中有很多应用场景,“购物篮分析”就是一个常见的场景,这个场景可以从消费者交易记录中发掘商品与商品之间的关联关系,进而通过商品捆绑销售或者相关推荐的方式带来更多的销售量 搞懂关联规则中的几个重要概念:支持度、置信度、提升度 Apriori 算法的工作原理 在实际工作中,我们该如何进行关联规则挖掘 关联规则中重要的概念 我举一个超市购物的例子,下面是几名客户购买的商品列表 其中算法发现频繁项集的过程是:(1)构建FP树;(2)从FP树中挖掘频繁项集。 创建项头表 概念知识不在这凑字数了,我们直接来干货!假设我们从以下数据中来挖掘频繁项。 ? 以此类推,读取下面的三行数据到FP树中 ? 最后生成的FP数如下: ? 根据FP数挖掘频繁项 我们终于把FP树建立好了,那么如何去看这颗树呢? 得到 FP 树后,需要对每一个频繁项,逐个挖掘频繁项集。具体过程为:首先获得频繁项的前缀路径,然后将前缀路径作为新的数据集,以此构建前缀路径的条件 FP 树。

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