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用R语言挖掘Twitter数据

Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。...本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。 ? 第一步是注册一个你的应用程序。...为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 ? ? ? 注册后你将收到一个密钥和密码： ? ?...然后我们做一些简单的文本清理 从得到的数据里，我们可以看到有twitter发表时间，内容，经纬度等信息 ? ? 在清理数据之后，我们对twitter内容进行分词，以便进行数据可视化 ?...除此之外，还可以结合数据中的时间戳数据和地理数据进行可视化分析 ? ? ? ? 如果你一直在考虑对一些文本数据应用情感分析，你可能会发现使用R比你想象的更容易！

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TIOBE 8 月编程语言排行榜：数据挖掘和人工智能语言强势崛起！

（图片来自视觉中国） 数据挖掘和人工智能语言正在蓬勃发展 每一种编程语言的兴起从来都离不开它所适用的技术领域，二者之间一直以来都是水涨船高的关系，曾于智能手机兴起阶段一度攀升至 TIOBE 榜单前十的...如今，数据挖掘和人工智能的蓬勃发展也是如此，这一领域的编程语言正在逐渐崛起。...同样适用于数据分析、人工智能等领域的上古编程语言 Fortran 也由此再次复兴，自 4 月冲进 TOP 20 后，本月更是刷新了自身最高名次：第 13 名。...编程语言“名人榜”（2003-2020） 【说明】： TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区...请注意这个排行榜只是反映某个编程语言的热门程度，并不能说明一门编程语言好不好，或者一门语言所编写的代码数量多少。

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R语言数据挖掘实战系列（3）

R语言数据挖掘实战系列（3） 三、数据探索         通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。...数据质量分析         数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据，脏数据一般是指不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据。...缺失值的影响有（1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息；（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握；（3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...R语言主要数据探索函数 统计特征函数         统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数、相关系数、协方差等，这些统计特征能反映出数据的整体分布。

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R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据

数据分析框架本文使用关联规则挖掘apriori算法来发现车的性能价格等属性的常见模式和规则：1 数据预处理：包括读取数据，清理缺失数据，将数据转化成关联挖掘数据类型。...2 查看频繁项集，发现合适的支持度和置信度阈值用于后续的关联规则挖掘。3 查看关联规则挖掘结果，发现有价值的规则。具体数据分析过程读取数据表原始数据查看数据，V1-V7为相应的属性。...----最受欢迎的见解1.Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析2.R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图3.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律4.通过Python中的...Apriori算法进行关联规则挖掘5.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律6.采用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行分析7.R语言如何在生存分析与COX回归中计算IDI，NRI指标...8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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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...未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 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

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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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【R语言进行数据挖掘】回归分析

线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。...2、Logistic回归 Logistic回归是通过将数据拟合到一条线上并根据简历的曲线模型预测事件发生的概率。可以通过以下等式来建立一个Logistic回归模型： ? 其中，x1,x2,......广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...由上图可知，模型虽然也有离群点，但是大部分的数据都是落在直线上或者附近的，也就说明模型建立的比较好，能较好的拟合数据。...4、非线性回归 如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?

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如何系统的学习 R 语言数据挖掘

一、 在学习数据挖掘之前你需要明了的几点： 1. 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技； 2. 据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是新的技术。 3....数据挖掘之所以能够应用不是因为算法，算法是以前就有的。数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。比如阿法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法； 4....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） 二、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。...需要熟悉至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。...经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》

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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 ....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

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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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【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。...大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...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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【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。...随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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【数据挖掘】系统地学习数据挖掘

●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...(2).数据挖掘工程师 ●需要理解主流机器学习算法的原理和应用。 ●需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。...●相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究...●经典图书推荐：《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic...；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目

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数据挖掘——关联规则挖掘

《数据挖掘》国防科技大学 《数据挖掘》青岛大学 数据挖掘之关联规则挖掘 关联规则挖掘（Association Rule Mining）最早是由Agrawal等人提出。...形式化描述 • 关联规则挖掘的交易数据集记为D • D ＝｛T1，T2，…，Tk，…,Tn｝，Tk（k＝1,2,…，n）称为交易，每个交易有唯一的标识，记作TID。...基本概念 挖掘关联规则 在给定一个交易数据集D上，挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。...FP树是一种输入数据的压缩表示，它通过逐个读入事务，并把每个事务映射到FP树中的一条路径来构造。...构造FP树： 扫描数据库，得到频繁1-项集，并把项按支持度递减排序 再一次扫描数据库，建立FP-tree（遍历每一个事务，构造成一条路径，并给项计数） 生成条件模式： 从FP-tree的头表开始

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《SAS编程和数据挖掘商业案例》学习笔记＃ 19

继续《SAS编程与数据挖掘商业案例》学习笔记，本文側重数据处理实践。...包含：HASH对象、自己定义format、以及功能强大的正則表達式 一：HASH对象 Hash对象又称散列表，是依据关键码值而直接进行訪问的数据结构。是依据关键码值而直接进行訪问的数据结构。...用于存储数据的hash和用于遍历的hiter,hash类提供了查找、加入、改动、删除等方法，hiter提供了用于定位和遍历的first、next等方法。...长处：键值的查找是在内存中进行的，有利于提高性能； hash表能够在数据步执行时，动态的加入更新或删除观測。...hash表中能够非常快的定位数据，降低查找次数。 经常用法： definekey：定义键 Definedata:定义值 definedone：定义完毕。能够加载数据 add：加入键值。

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【数据挖掘】数据挖掘工作总结

以下是从网上找的一些相关资料介绍，和即将走上数据挖掘岗位或是想往这方面发展的朋友共享： 数据挖掘从业人员工作分析 1.数据挖掘从业人员的愿景： 数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，(注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色...要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。...C：数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。...从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《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 》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了...具有数据仓库项目实施经验，熟悉数据仓库技术及方法论 熟练掌握SQL语言，包括复杂查询、性能调优 熟练掌握ETL开发工具和技术 熟练掌握Microsoft Office软件，包括Excel和PowerPoint

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