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【推荐】再谈数据挖掘——时序预测初探

PPV课其他精彩文章： 1、回复“干货”查看干货数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝 4、回复“...可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、...回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）大数据人才的摇篮！...专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！

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数据挖掘实战：关联规则挖掘及Apriori实现购物推荐

希望这篇文章对你有所帮助，尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学，这些基础知识真的非常重要。如果文章中存在不足或错误的地方，还请海涵~ 一....关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。...超市的牛奶与面包百度文库推荐相关文档淘宝推荐相关书籍医疗推荐可能的治疗组合银行推荐相关联业务这些都是商务智能和关联规则在实际生活中的运用。...3.2基本概念关联规则挖掘是寻找给定数据集中项之间的有趣联系。...Python实现关联规则挖掘及置信度、支持度计算由于这部分代码在Sklearn中没有相关库，自己后面会实现并替换，目前参考空木大神的博客。输出结果： ?

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数据挖掘：推荐系统综述以及美团推荐系统介绍

其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。...美团推荐框架 ? 从框架的角度看，推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层。...用户画像是刻画用户属性的基础数据，其中有些是直接获取的原始数据，有些是经过挖掘的二次加工数据，这些属性一方面可以用于候选集触发过程中对deal进行加权或降权，另外一方面可以作为重排序模型中的用户维度特征...通过对UGC数据的挖掘可以提取出一些关键词，然后使用这些关键词给deal打标签，用于deal的个性化展示。策略策略方面主要是架构中得CF、LB、QB、GB、替补策略这些。...根据用户的历史消费、历史浏览等，挖掘出某一粒度的区域（比如商圈）内的区域消费热单和区域购买热单区域消费热单 ? 区域购买热单 ?

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入门：机器学习和数据挖掘推荐书单

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。...《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。...《推荐系统实践》：过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试)，总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务...《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》：主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。

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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 ...., 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..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...\rm L_k , 参考博客 : 【数据挖掘】关联规则挖掘 Apriori 算法 ( Apriori 算法过程 | Apriori 算法示例 )

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【趣味】数据挖掘(4)——借博客点击兼谈干预规则

不需托人打听，不需后门询问，下面以科学网公开的数据，以博主的合法的手段，挖掘出科学博客均击量公式。然后讨论提高均击量的方法。...科学博客系统的响应了这一干预，记录在下列表格中，三分钟后删去此博文。 ? 4. 手工数据挖掘 4.1 先说明，y2-y1 ≈T2-T1 。...5 这是数据挖掘吗？当然是，上述过程符合对数据挖掘的描述：从数据中发现隐藏的、有趣的，有意义的知识。只不过因为问题简单，杀鸡焉用牛刀，用手工就做出来了。...7 数据挖掘研究者反对狗仔队数据挖掘研究者可能会养成职业习惯，看见了数据，就想挖掘数据背后的规律。上面演示了用合法手段，从公开数据中挖出了均击量计算规则的过程，相信是无害的。　　...有需求就有研究，数据挖掘研究者不会与狗仔队为伍，义不容辞地承担起研究“信息畸变”、“反数据挖掘”、“防止挖掘的隐私保护”等课题，如有可能，或会另择机科普。

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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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机器学习与数据挖掘网上资源搜罗——良心推荐

2、JerryLead在博客园上的主页 http://www.cnblogs.com/jerrylead/ 如果你想了解数据挖掘算法的原理，而且是从数学层面上做到“知其然，更知其所以然”的深度理解...这个博客跟JerryLead的很类似，大量数学推导，让你从本质上认识和理解很多晦涩的数据挖掘算法。网络上很多人推崇CSDN上的July，尤其是那篇SVM三重境界。...4、龙心尘&寒小阳的主页 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/ 数据挖掘和机器学习博客中的新生力量，看了几篇博文，感觉实力不俗。...神经网络和深度学习部分的内容比较推荐。其他公共资源 R、Weka、Python和Matlab都是用来做数据挖掘的利器（甚至SPSS、STATA、SAS也能用来完成一些数据挖掘任务）。...最后，网上还有很多关于机器学习和数据挖掘的公开课。如果你想一点一点系统的学习，那么这些资源你都不应该错过。我主要推荐两个：一个是斯坦福的公开课——机器学习，由Andrew Ng主讲。

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【干货】推荐19款最常用的数据挖掘工具

数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。...关联规则学习: 查找变量之间的关系回归: 旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具数据挖掘工具 1.Rapid Miner ?...Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。...Orange是一个以Python语言编写的基于组件的数据挖掘和机器学习软件套件。它是一个开放源码的数据可视化和分析的新手和专家。数据挖掘可以通过可视化编程或Python脚本进行。...为什么R是这个名单上免费数据挖掘工具的超级巨星?它是免费的、开源的，并且很容易为那些没有编程经验的人挑选。实际上，有数以千计的库可以集成到R环境中，使其成为一个强大的数据挖掘环境。

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《R语言游戏数据分析与挖掘》新书推荐

作者：谢佳标微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职，作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作...数据是无价的，只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。...比如在对付费用户偏好的深度挖掘中，针对游戏用户总结了几种常用的数据挖掘技术：其中，关联规则分析是购物篮经常应用的一种挖掘技术，基于物品协同过滤的方法来对玩家进行TopN商品推荐是目前电商流行的推荐算法之一...在提高篇详细介绍了R语言数据挖掘工具Rattle，此工具能够在一个图形化的界面上完成数据导入、数据探索、数据可视化、数据建模和模型评估整个数据挖掘流程；最后一章介绍了Web开发框架shiny包，使得R的使用者不必太了解...本书理论与实践相结合，旨在帮助读者更好地了解数据科学实践的方法和技巧。推荐广大的 R 语言爱好者和学习者阅读和学习此书！ END. 来源：R语言中文社区

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六款值得推荐的数据挖掘得力助手

而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。...以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具： 1、RapidMiner 该工具是用Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。...值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。...R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。...它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。

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【推荐】这才是真正的物流大数据挖掘思路！

轨迹数据挖掘来源通常是终端设备上产生的位置记录，然后位置信息传回数据中心以日志文件形式存放，如下表： ?...这既是发展数据挖掘的驱动力，同时也是数据挖掘面临的难题。...准备如何挖掘这些数据？轨迹数据挖掘，是指从大量轨迹数据的集合 C 中发现隐含模式m 和知识 n 的结果 S。...轨迹数据挖掘发现的知识类型和所使用的方法密切相关，所发现的知识的价值受到数据挖掘算法的影响，目前常用的轨迹数据挖掘技术有规则归纳、概念簇集、关联发现等。...目前的轨迹数据挖掘研究工作中主要为轨迹聚类、轨迹分类、离群点检测、兴趣区域、隐私保护、位置推荐等方面。物流数据挖掘做什么用？

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【书单推荐】数据分析师&数据挖掘工程师

NO.1 数据挖掘 ? ? ? ? NO 2.机器学习 ? ? ? ? NO 3.数据分析 ? ? ? ? ? ? ? NO 4 .大数据 ? ? ? ? ?...2、数据分析师&数据挖掘的职责，通过数据+业务，为改进产品和leader的商业决策更好的服务，所以，数据的素养，数据的思维模式是必备技能，必要的方法论是必须。...通过观察数据，提出假设，验证假设是数据分析师和数据挖掘的日常工作流程。熟练掌握数据分析工具、统计学基础，各种算法优缺点，是一个长期积累的过程。...3、实践—思考—读书—实践是一个长期的过程，优秀的数据分析师、数据挖掘工程师，是未来需求最大的人才，如果喜欢这份职业就把它做到最好。 4、好的数据+好的模型=收益最大。...80%的数据工作+20%的算法模型=数据挖掘工程师的工作内容

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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 ....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...数据挖掘学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....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 ....: 时间数据 , 空间数据 , 文本数据 , 音视频多媒体数据 , WEB 数据等类型的数据挖掘 ; 2 .

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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..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...( 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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干货|（书单推荐）数据科学家&数据挖掘工程师

NO.1 数据挖掘 ? ? ? ? NO 2.机器学习 ? ? ? ? NO 3.数据分析 ? ? ? ? ? ? ? NO 4 .大数据 ? ? ? ? ?...2、数据分析师&数据挖掘的职责，通过数据+业务，为改进产品和为leader的商业决策更好的服务，所以，数据的素养，数据的思维模式是必备技能，必要的方法论是必须。...通过观察数据，提出假设，验证假设是数据分析师和数据挖掘的日常工作流程。熟练掌握数据分析工具、统计学基础，各种算法优缺点，是一个长期积累的过程。...3、实践—思考—读书—实践是一个长期的过程，优秀的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家，是未来需求最大的人才，如果喜欢这份职业就把它做到最好。 4、好的数据+好的模型=收益最大。...80%的数据工作+20%的算法模型=数据挖掘工程师的工作内容 ----

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数据挖掘——推荐一些有用的学习网站

最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。...2.博客资源 CSDN大数据：http://geek.csdn.net/bigdata 开源中国大数据：https://www.oschina.net/blog?...is_hot=1 刘未鹏 | Mind Hacks：http://mindhacks.cn/author/pongba/ 我爱机器学习：http://www.52ml.net/ The Yha有关机器学习、数据科学和工程的博客...混沌巡洋舰：包含数据科学的诸多领域知识。 4.免费学习网站菜鸟教程：各种编程语言、数据库等学习资源，知识梳理非常清晰。 DataCamp：Python、R、数据分析、数据挖掘学习。...5.行业网站 Analytics Vidhya：超多实用的数据分析、数据挖掘干货文章，也包含行业资讯。 36大数据：大数据方向行业资讯，也有一些干货的文章。数据分析网：大数据行业资讯。

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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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【机器学习】机器学习和数据挖掘的推荐书单

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。...《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。...《推荐系统实践》：过大量代码和图表全面系统地阐述了和推荐系统有关的理论基础，介绍了评价推荐系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试)，总结了当今互联网领域中各种和推荐有关的产品和服务...《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》：主要内容包括分布式文件系统、相似性搜索、搜索引擎技术、频繁项集挖掘、聚类算法、广告管理及推荐系统。

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【推荐】28页PPT详解腾讯数据挖掘体系及应用

导读：数据是互联网时代企业创新发展的重要驱动力，更是互联网公司安身立命的基础。腾讯作为一家海量活跃用户的平台级互联网公司，数据挖掘技术一直处于国内领先地位，也是腾讯持续创新发展护城河的重要壁垒。...本期的腾讯数据挖掘体系及应用PPT干货，相信对您有所启发。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 来源：环境云作者：鹏远权

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