1 . 数据挖掘算法现状 : 目前数据挖掘领域算法很多 , 并且每年都会有有大量算法提出 ;
数据挖掘算法在监控软件中扮演着关键角色，可以用于从海量的监控数据中发现有价值的信息、模式和趋势。以下是关于数据挖掘算法在监控软件中准确性、可扩展性及应用的一些考虑因素。
数据挖掘算法可以解决生活中很多问题，例如垃圾邮件的标记识别、欺诈交易用户的识别、品牌档次的判断定位、文章是否真的出自某位作家之手以及癌症细胞的判定等等，灵活的理解并应用数据挖掘算法可以高效的解决这些看似繁复的问题。
无监督数据挖掘算法和有监督数据挖掘算法的主要区别在于数据集的标签信息。 有监督数据挖掘算法： 1. 特点：有监督数据挖掘算法适用于已知数据集的输入和输出关系的情况。 2. 过程：算法通过已知的输入和输出数据，学习建立映射关系，然后用这个映射关系对新数据进行预测。 3. 例子：分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、SVM 等）和回归算法（如线性回归、逻辑回归等）。 无监督数据挖掘算法： 1. 特点：无监督数据挖掘算法适用于没有标签信息的情况。算法的主要目标是发现数据内部的结构和规律，而不是建立输入和输出之间的映射关系。 2. 过程：无监督算法通过聚类、降维、关联规则挖掘等方法，对数据进行内部组织，从而找出数据之间的关联性或相似性。 3. 例子：聚类算法（如 K-Means、DBSCAN 等）、关联规则挖掘（如 Apriori、FP-growth 等）和降维算法（如 PCA、t-SNE 等）。 总结： 有监督数据挖掘算法关注于建立输入和输出之间的映射关系，用于预测未知数据的输出。而无监督数据挖掘算法关注于发现数据内部的结构和规律，用于挖掘数据之间的关联性或相似性。这两种算法在实际应用中可以根据具体问题和需求进行选择和组合，以达到更好的挖掘效果。
图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。在本篇综述中，我们首先系统梳理了图数据挖掘领域内常见的算法公平性的定义和对应的量化指标。在此基础上，我们总结出了一个图数据挖掘算法公平性的分类法，并对现有提升公平性的方法进行了讨论。最后，我们整理了可以用于图数据挖掘中算法公平性研究的数据集，也指出了现有的挑战和未来的工作方向。
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
一直以来有人问：“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家，它们到底有什么不同？入行大数据的话该怎么选？” 估计 90% 程序员，包括一些数据相关工作的⼩伙伴，都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图，来回答这个问题！PS. 被问次数太多了，实属无奈
NO.53 数据挖掘概述 Mr. 王：今天我们来讨论一个新的话题，你听说过数据挖掘吗？ 小可：这个名字倒是挺有意思的啊，不过数据是一种抽象的、虚拟的概念，要怎么去挖掘呢？ Mr. 王：数据挖掘是时下非常热门的一个领域。在大数据时代的背景下，数据量变得非常大，不过我们现在处于一种拥有的数据量大而“知识”匮乏的状态。 小可：这个“数据”和“知识”分别怎么解释呢？ Mr. 王：比如某商家存有大量会员的信息数据，现在公司有一种新产品，他们想知道这些会员中哪些人有更大的可能性去购买这种新产品，从而有效地制定下一步营销
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谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
不知道大家有没有注意到企业电脑监控软件是多么神奇？它们可以帮助你们实时监控员工的电脑活动，以确保工作效率、数据安全和遵守法规。但是，要从大量的数据中提取有用的信息并做出决策可不是小事。这就是“神奇数据挖掘算法”该出场的时候啦！这个算法能够帮助企业更好地理解员工行为、检测异常和提高生产效率。
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。 没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1、 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符
数据分析流程结构图 （后台回复“lc”,下载高清原图） 1.数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。
作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 一、数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做
当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中我将阐述我提出数据挖掘的九种准则或“定律”（其中大多数为实践者所熟知）以及另外其它一些熟知的解释。
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
1 您如何做数据挖掘？ 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖 掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖
当今社会，数据已成为某些企业的“根”。近年来越来越多的公司意识到数据分析可以带来的价值，并搭上了大数据这趟“旅行车”。现实生活中现在所有事情都受到监视及测试，从而创建了许多数据流，其数据量通常比公司处理的速度还快。因此问题就来了，按照定义，在大数据很大的情况下，数据收集中的细微差异或错误会导致重大问题。
1、了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
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 ;
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会
导读：一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟
曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。
1、挖掘工具主要分商业数据产品和集成数据挖掘产品两类：商业数据挖掘产品具有代表性的SPSS Clementine，SAS Enterprise Miner，IBM Intelligent Miner;SQL Server2005属于集成了挖掘模型类的，挖掘算法与SQL数据库产品密不可分，你甚至可以把自己实现的数据挖掘算法跟SQL进行集成，Oracle也类似，DB2的BI功能没怎么用，不是很清楚。 2、数据挖掘过程的重点绝对是数据预处理，一般认为预处理工作会占60%-80%时间不等，为什么预处理会如此重要，大
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对
来源｜《产业与科技论坛》杂志2013年第10期 金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非 正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖 掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。 一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及 范围可分为微观金融
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
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