在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能，方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式，那下面的表查找起来相对方便。...连接器与io数据库 ? IO类 ? 统计类描述性统计 ? 回归（包括统计和机器学习） ? 假设检验 ? 时间序列 ? 生存分析 ? 机器学习类回归 参见统计类 分类器 LDA、QDA ?...值得留意的是python的新第三方模块，spaCy 与其他分析/可视化/挖掘/报表工具的交互 ?
作者：深度沉迷学习 Python爱好者社区专栏作者 简书地址：https://www.jianshu.com/u/d76c6535dbc5 Python语言： 简要概括一下Python语言在数据分析、...） Python数据分析常用库： Python数据挖掘相关扩展库 NumPy 提供真正的数组，相比Python内置列表来说速度更快，NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库...Matplotlib Sample") # 图的标题 plt.legend() # 显示图例 plt.show() # 显示作图结果 输出： Pandas Pandas是Python下非常强大的数据分析工具...它建立在NumPy之上，功能很强大，支持类似SQL的增删改查，并具有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等。 Pandas基本数据结构是Series和DataFrame。...03 1.34165725e-03 3.60148447e-03 4.80416557e-03 -1.98963983e-03] 参考： 如何计算两个文档的相似度（二） 本次笔记是对数据分析和挖掘中常用工具的简要介绍
维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于现有的数据库管理工具难以处理（…）”。...商业智能（Business Intelligence）: 分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。...联机分析处理（On-Line Analytical Processing, OLAP）: 能让用户轻松制作、浏览报告的工具，这些报告总结相关数据，并从多角度分析。...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。
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输入，可实现分支、循环，用户可自定义功能...R 软件由一组数据操作，计算和图形展示的工具构成。相对其他同类软件，它的特色在于： 1.有效的数据处理和保存机制。 2.完整的数组和矩阵计算操作符。 3.连贯而又完整的数据分析工具。...，是现今最完备的数据挖掘工具之一（已有11年的发展历史）。...R来自统计界，是一个通用分析统计环境，Weka的起源是在计算机科学，因此专门为机器学习和数据挖掘而设计。在选择分析软件时，你需要仔细考虑你的数据挖掘的目标范围内的各种因素，包括预测潜在部署模型。
今天给大家介绍的是一款名叫Armory的开源工具，该工具可以从多款安全工具中检索和获取大量外部数据，然后将这些数据存储到数据库中，并对数据进行关联处理。 ?...工具介绍 Armory可以从多款安全工具中检索和获取大量外部数据，然后将这些数据存储到数据库中，并对数据进行关联处理。...该工具的主要功能是获取多款工具的输出结果，并将其中有价值的数据提供给其他工具，而不是要替换掉某些特定工具。...除此之外，Armory具有高扩展性，广大研究人员可以根据自己的需要来开发功能模块，并以自己期望的格式来导出数据或生成分析报告。...功能模块 Armory的功能模块负责运行工具主程序，分析筛选数据，并将最终的数据写入到数据库中。
第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多...第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。 最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。 2....数据分析工具简介 常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。...这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。...数据挖掘思想来源：假设检验，模式识别，人工智能，机器学习 常见数据挖掘任务：关联分析，聚类分析，孤立点分析等等 例：啤酒与尿布的故事 5.
此外，对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁，可以关注以下OSDM09这个workshop，它会在PAKDD'09上同时进行，主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。...尽管开源的数据挖掘工具在稳定性和成熟性上可能都无法跟商用数据挖掘软件相比（IDMer：而且开源数据挖掘工具在性能上和售后支持上也无法提供让商业用户放心的保证），但有些开源工具还是做得不错的，用户可以选择它来做一些相对不那么重要的分析挖掘工作...本文对开源数据挖掘工具的演进过程进行了简单回顾，并挑选了一些比较优秀的开源挖掘工具，供大家选择。...命令行界面让用户很难对数据进行交互式分析，而且文本格式的输出也不够直观。数据挖掘工具接下来的发展，就是内置数据可视化并强化交互功能。...（例如PMML），以便进行共享和移植 提供报表功能，可以生成分析报告，并允许保存用户的备注或说明 几款优秀的开源数据挖掘工具 本文只对几种流行的开源数据挖掘平台进行了检视，比如Weka和R等。
Python语言： 简要概括一下Python语言在数据分析、挖掘场景中常用特性： 列表（可以被修改），元组（不可以被修改） 字典（结构） 集合（同数学概念上的集合） 函数式编程（主要由lambda...()、map()、reduce()、filter()构成） Python数据分析常用库： ?...Python数据挖掘相关扩展库 NumPy 提供真正的数组，相比Python内置列表来说速度更快，NumPy也是Scipy、Matplotlib、Pandas等库的依赖库，内置函数处理数据速度是C语言级别的...Pandas Pandas是Python下非常强大的数据分析工具。...它建立在NumPy之上，功能很强大，支持类似SQL的增删改查，并具有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，支持灵活处理缺失数据等。 Pandas基本数据结构是Series和DataFrame。
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...2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。...6 数据挖掘的开发流程 6.1 数据获取 6.2 数据清洗 6.3 数据变换 6.4 特征工程 6.5 模型训练 6.6 模型优化 6.7 结果分析 三、数据分析 相比于数据挖掘，数据分析更多在于利用一定的工具和一定的专业知识分析数据...5 数据分析的流程 5.1 数据获取 5.2 数据清洗 5.3 分析工具选取 5.4 数据分析模型选择 5.5 数据处理 5.6 处理结果展示 5.7 结果数据分析
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...2、都需要懂统计学，懂数据处理一些常用的方法，对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密，很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析，如SAS、R、SPSS等。...，数据分析更多在于利用一定的工具和一定的专业知识分析数据。...5 数据分析的流程 5.1 数据获取 5.2 数据清洗 5.3 分析工具选取 5.4 数据分析模型选择 5.5 数据处理 5.6 处理结果展示 5.7 结果数据分析 ----
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。 ...推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具，它通过研究用户的兴趣爱好，来进行个性化推荐。它与搜索引擎的不同在于，它不需要用户提供输入目标，而是基于历史记录自动推荐，是一种主动的机制。...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。
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。
Pandas介绍 pandas 2008年WesMcKinney开发出的库 专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotlib...，能够简便的画图 独特的数据结构 为什么使用Pandas Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？...，我们将读取一个真实的股票数据。...17.98 17.54 16.50 122471.85 0.88 5.28 4.19 0.00 统计运算 describe() 综合分析...# 选取10行数据保存,便于观察数据 data[:10].to_csv(".
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！！
引言 说到数据挖掘，就不得不说到会员分析。老生常谈的问题，包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。...而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化，从过去做产品，到现在做会员服务，从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。...数据挖掘在这过程中，先找出我们的潜在用户，什么意思，就是可能会用我们业务的用户。比如你推车主业务，前提是我要有车吧。比如你推理财产品，前提我有资金。 找到这些潜在用户，怎么挖掘他们的价值。...常见的数据挖掘中应用到得是预测LR、RF，根据过往他们的消费历史数据来训练。 而针对流失的用户我们需要不需要挽回呢？我们之前零售测算过的成本发现通过挽回用户的方式得不偿失，成本很高。...围绕会员价值的数据挖掘有很多，会员价值包括历史价值、当前价值、影响价值和未来价值。比例大致在2：5：1：2 。所以当你在给会员价值打分的时候，需要结合他多方面的影响来权重考虑。
工具种类 数据挖掘工具包括两种： ● 数据挖掘(Mining for Data)工具：其所用的数据都存储在已经有了明确字段定义的数据库或文本文件里，我们称之为结构化的数据挖掘工具。...它主要是用来进行预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析以及统计分析等。...根据著名数据挖掘网站KDnuggets统计，目前已有50多种数据挖掘工具问世。 ● 一般而言，目前市场上这些数据挖掘工具又可分成两类——企业型工具以及小型工具。...模型算法 算法是数据挖掘工具的核心部份，算法主要包括：聚类分析、分类分析、统计分析、关联分析、相关分析、时间序列、和值预测。...结论 虽然数据挖掘在国内目前尚处初级阶段，除了一些简单的统计分析以外，绝大部分企业还不具备这方面的知识和技能。
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 ...数据挖掘与数据分析的主要区别是什么？ 1、计算机编程能力的要求 作为数据分析很多情况下需要用到成型的分析工具，比如EXCEL、SPSS，或者SAS、R。...很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。...数据分析与数据挖掘的区别 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。
@tanprathan 最近在Github上放出了一份移动应用安全分析工具的清单（Cheat Sheet），里边工具比较齐全。..., 移动设备取证工具, 渗透测试工具和网络分析工具等....QARK,该工具用于分析那些用Java语言开发的Android应用中的潜在安全缺陷....网络状态分析和服务端测试 Tcpdump(http://www.androidtcpdump.com/) – 基于命令行的数据包捕获实用工具 Wireshark(https://www.wireshark.org...Mallory(https://intrepidusgroup.com/insight/mallory/) – 中间人(MiTM)攻击工具, 可以用来监视和篡改网络内的移动设备和应用的网络流量数据.
Excel具有非常强大的功能，能够满足大多数情况下的数据分析和图表可视化，其丰富的插件体系也让Excel在数据处理、数据挖掘、可视化、机器学习等方面如虎添翼。...这些插件跟Excel完全互补，不用学习额外语法，可以快速实现清洗数据、简单的分析和可视化，然后再基于这些插件做深入分析和挖掘，大大减少学习和使用的门槛，非常适合数据从业者和数据爱好者使用。...这里就分享一下我常用的Excel工具，具体的使用方法和案例将会在我的知识星球里面做大量分享。...Xlstat：拥有200多种标准和高级统计工具，满足数据清洗、数据描述、数据分析、可视化、数据建模、营销分析、相关性检验、参数检验、异常值测试、时间序列、机器学习、蒙特卡洛模拟、生存分析、文本挖掘等等功能...image.png QI Macros：提供大量的统计工具，包括预定义的测试，图表，模板和数据挖掘功能。每个提供的工具都在相应的类别中很好地建立，从而大大简化了数据处理工作量。
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