对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。
作为一款专业的统计软件，SPSS拥有多项独特功能，应用广泛于市场调查、社会科学研究以及医学和教育等领域。下面将通过举例讲解，介绍SPSS的几个独特功能。
数据清洗(Data Cleaning)是把数据记录中的错误数据辨认识别出来，然后将其去除，是对数据重新进行检查和校验的过程。数据清洗的目标是去除重复记录，消除异常数据，修正错误数据，确保数据一致性，并提高数据质量。数据仓库是关于特定主题的数据集合，数据来自不同类型的业务系统，并包含历史性数据，这样，在数据仓库中就会出现错误数据或者冲突数据的情况，将这类数据称为“脏数据”。根据确切的清洗规则和算法“洗掉”“脏数据”，这就是数据清洗。
欢迎使用SPSS软件，这是一款功能强大的数据分析工具，可以帮助您更好地处理和分析数据。SPSS软件主要用于统计分析、数据挖掘、预测模型等方面，是社会科学、医学、商业等领域的研究人员和决策者的首选工具。
最近笔者学到了一个新词，叫做“认知折叠”。就是将复杂的事物包装成最简单的样子，让大家不用关心里面的细节就能方便使用。作为数据科学领域从业者，我们所做的事情就是用数学模型来解决实际的商业决策问题，最后包装成客户能看懂的简单图表。
网站安全是当今互联网环境中的一个重要问题。为了保护网站免受各种攻击和漏洞的影响，设计一个基于Python的网站安全检测系统是非常有必要的。本文将介绍如何设计和实现一个基于Python的网站安全检测系统，并重点探讨如何利用数据分析来提升系统的效能和安全性。
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数据分析，又称为信息分析，是指对数据进行综合处理、归纳提炼、概括总结的过程，是数据处理的第一步。
本人是个对数学和人工智能极其感兴趣的人。平时，我也在线上线下经常与国内外的朋友讨论人工智能的各种方面，无论是技术方面还是哲学方面。我帮助过很多实习生和网上的学生，带领他们从入门一步步过渡到足够从事数据挖掘工作。在此期间，我发现了一件很有趣的事情，所有技术好的数据分析/挖掘工作者，都是喜欢"主动学习"的人。
数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息，然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢？实际上，数据挖掘就是智能化的数据分析，它们的目标都是一样的。但是，又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系，数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样，传统的数据分析采用计算机技术，而数据挖掘不仅采用计算机技术，还涉及到统计学、模型算法等技术，相对来说会复杂很多。因为数据挖掘发现的是将来的信息，所以最主要就是用来：预测！预测公司未来的销量，预测产品未来的价格等等。
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火，很多开发都因为薪资和发展前景，希望转行到数据分析岗。今天，我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实，数据分析能力是每个互联网人的必备技能，哪怕你没有转行数据分析师的计划，也推荐你看看这个专题，提升你的数据能力。
0x00 前言 学的越深越能体会到自己的无知，理解的越深刻越不敢张口说自己是搞这一行的。 把之前写的数据仓库系列博客，汇总和整理成了一本更系统的小书《Data Warehouse in Action》。 0x01 大数据和数据仓库 16 年开始接触数据仓库，至今有一年半的时间，中间换了次工作，也算是在两家公司实践了数据仓库。在此随便写一点关于大数据和数据仓库的东西。 其实，很多时候大数据和数据仓库这些都是一些概念使然，个人不太认为某一个概念比另一个概念厉害多少，大家是你中有我我中有你的关系。 就拿大数
Python数据挖掘、Python机器学习、Python深度学习的书籍买了不少本了，但真正读下来的却很少，为何？涉及高等数学，图论、离散数学等等，对我来说和天文差不多了，其实我只想做一个懂数据挖掘的人，不想研究那些深奥的理论知识。
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
商业智能BI(Business Intelligence) 。相比于数据仓库、数据挖掘，它是一个更大的概念。商业智能可以说是基于数据仓库，经过了数据挖掘后，得到了商业价值的过程。所以说数据仓库是个金矿，数据挖掘是炼金术，而商业报告则是黄金。
本文是数据科学家学习路径的的完结篇，算上《数据科学家成长指南（上）》和《数据科学家成长指南 （中）》，总篇幅应该五万字多一点。今天更新数据获取、数据清洗、工具三条线路的内容，文字较少。
编者按：数联寻英发布的首份《大数据人才报告》显示，目前全国大数据人才只有46万，未来3到5年人才缺口达150万之多。 今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。什么人能完成人工智能的开发
对于任何一个将来要实际运用的技能，通过实战，自己亲自将一行行代码敲出来，然后达到自己想要的效果，这个过程是最好的学习方式。
数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。然而实际应用系统中收集到的原始数据是“脏”的，不完全的、冗余的和模糊的，很少能直接满足数据挖掘算法的要求。在海量的实际数据中无意义的成分也很多，严重影响了数据挖掘算法的执行效率，其中的噪声干扰还会造成无效的归纳。预处理已经成为数据挖掘系统实现过程中的关键问题。
我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法，甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强，理解相关方面的知识不深，这个过程也可以帮你在后面长时间的过程中解决这些问题。它可以指引你如何变得更有技能，同时对相关知识有深层次的了解。至少，我曾经就是用这样的方式完成了很多的工作。 我认为学习数据挖掘是很有用的，正如它以从数据中进行发现的过程的形式展现出来的那样。在这篇文章中，你会从相关的教材和论文中探索一些关于“数据挖掘”的官方定义。就像数据挖掘是一个过程那样，数据挖掘的定义
SAS软件是由美国SAS公司推出的商业智能软件，其创始人Jim Goodnight和John Sall于1976年创立SAS公司，并在1980年推出了SAS软件第一个版本。经过多年的发展，SAS软件已经成为商业智能领域的领导者，拥有强大的数据处理、数据挖掘、统计分析等功能，并被广泛应用于金融、医疗、教育、政府等领域。
数仓在建设过程中，对数据的组织管理上，不仅要根据业务进行纵向的主题域划分，还需要横向的数仓分层规范。本文作者围绕企业数仓分层展开分析，希望对你有帮助。
软件品质评测体系建立之后，在进行评测之前首先要确定评测使用的数据，这就需要数据挖掘平台发挥作用了，本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。
本文将对数据竞赛的『技巧』进行全面的总结，同时还会分享下个人对比赛方法论的思考。前者比较客观，总结了不同数据类型下涉及到的比赛技巧；后者稍微主观，是我个人对解决比赛思路的总结。
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势，也包括预测事物之间隐藏的关联。
什么是大数据和人工智能，分享2019年我用Python爬虫技术做企业大数据的那些事儿
前言：大数据时代早已经来临，很多年轻人急着闹着想要跻身于大数据行业，不免也有一些不得志的中年人。自然而然的会报各种培训班，理所当然认为付出总有一天会赚回来的。但却走了不少弯路，花了不少钱。倘若在我写的文章中，能有所启发和收获，希望诸位能够以恰当的姿势进入DataMining吧（培训费，换我一碗小面吧）！ 画外音：看过身边花1w+大洋报培训班，周末夜里坚持学习的同学；面过硕士、博士甚至留学交换生，但结果总不尽如人意；现如今堪比前端一样浑浊的算法领域，让人担忧。 承认一点，每个人都在进步，每个人都走过弯路，曾几
0x00 前言 整理一些数据仓库中的常用概念。大部分概念不是照搬书上的准确定义，会加入很多自己的理解。 0x01 概念 数据仓库（Data Warehouse） 数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。 个人理解，数据仓库不单单是一个概念，其实算是对数据管理和使用的一种方法论，它包括了如何合理地收集数据、如何规范的管理数据、如何优雅地使用数据，以及任务调度、数据血统分析等一系列内容。 在大数
本文介绍了团队参加数据挖掘比赛的经验和总结。首先介绍了数据挖掘比赛的情况，然后介绍了团队在数据清洗和特征工程方面的做法，包括数据集构造、模型构建和特征工程等方面。最后总结了本次参赛的收获和教训，并感谢腾讯提供的平台和服务。
“虽然是本科毕业,但是在看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看 svm 的数学证明，EM算法，凸优化… 感觉知识跳跃比较大, 是我微积分学的不好还是中间有什么好的教材补
数据分析职场新人，精通一门语言至关重要。写个web服务，可以用python、 写个服务器脚本，可以用python、 数据清洗和网络爬虫，可以用python、 做机器学习数据挖掘，可以用python等等
1.大数据的概念 麦肯锡公司对大数据的定义: 大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。 维基百科对大数据的定义: 大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间限制的数据集。这并不是一个精确的定义，因为无法确定常用软件工具的范围，可容忍时间也是个概略的描述。
不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。
SPSS软件是一款功能强大的数据分析软件，它可用于数据预处理、描述性统计分析、探索性因子分析、多元回归分析和非参数检验方法等。对于研究人员来说，掌握SPSS软件能力，不仅可以提高研究效率和质量，还能够为学术研究和商业决策提供更加精准的分析结果。
抛开大数据的概念与基本知识，进入核心。我们从：数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘，四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战： 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区
本期开始大猫将直奔主题，从“语法灵活性（Syntax）”、“性能与并行计算（Performance & Parallel Computation）”、“商业/社区支持（Support）”三个方面比较不同统计软件。本期主题是“语法灵活性（Syntax）”，首先总结我们平时做的研究具有I/O Intensive以及Interactive的特点，然后告诉大家什么样的语法才最适合具有这些特点的研究工作。
从“最多跑一次”到“一次不用跑”，随着智慧政务建设的不断深入，政务服务能力和现代化治理水平不断提升。而这背后，实现跨部门事项联办、数据信息互通，加快推进部门间信息共享和业务协同，“流程改造+数据共享”可谓功不可没。
版权申明 作者：Jason Brownlee 原文链接：http://machinelearningmastery.com/what-is-data-mining-and-kdd/ 翻译：品言 审核：陆勤 PPV课原创翻译文章，如需转载请微信留言获得授权，不得未经授权转载! 我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法，甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强，理解相关方面的知识不深，这个过程也可以帮你在后面长时间的过程
核心技术架构挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战。 2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别（variety）、SQL（结构化数据查询语言），在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3、实时性技术的挑战：一般而言，传统数据仓库系统，BI应用，对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模，运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求，是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4、网络架构、数据中心、运维的挑战：随着每天创建的数据量爆炸性的增长，就数据保存来说，
到了部门之后，因为日常工作更偏数据分析，所以我当时也面临和大家同样的问题。疑惑、迷茫、有力使不出来的感觉。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
数据挖掘工作流程： 一、收集数据 收集数据一般是补充外部数据，包括采用爬虫和接口，获取，补充目前数据不足部分。Python scrapy,requests是很好的工具。 二、准备数据 主要包括数据清洗，预处理，错值纠正，缺失值填补。连续值离散化，去掉异常值，以及数据归一化的过程。同时需要根据准备采用的挖掘工具准备恰当的数据格式。 三、分析数据 通过初步统计、分析以及可视化，或者是探索性数据分析工具，得到初步的数据概况。分析数据的分布，质量，可靠程度，实际作用域，以确定下一步的算法选择。 R的ggplot,p
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要：自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘，近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘，或者自然语言处理，就有一种莫名的距离感。其实，走进去你会发现它的美，它在现实生活中解决难题的应用之美，跟它相结合的数学之美，还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具，真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法，完成对2002-
作者 白宁超 成都信息工程大学硕士。 近期关注数据分析统计学、机器学习。 原文：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/zryy1.html 摘要：自然语言处理或者是文本挖掘以及数据挖掘，近来一直是研究的热点。很多人相想数据挖掘，或者自然语言处理，就有一种莫名的距离感。其实，走进去你会发现它的美，它在现实生活中解决难题的应用之美，跟它相结合的数学之美，还有它与统计学的自然融合。语言只是一种实现工具，真正难度的是模型的理解和对模型的构建。本文结合自然语言处理的基本方法，完成对2002
本文作者：陈宏武，2013年华中科技大学毕业，之前从事搜搜网页搜索的下载调度，数据质量优化工作。目前在内部搜索平台部外站数据组从事网络爬虫、下载调度、页面抽取及数据整合相关工作。 “你百度一下会死啊”？答：“会”。 最近的WZX事件闹得沸沸扬扬，不由得引起我们思考，如果WZX能获取更多更全的相关数据，如synovial sarcoma(滑膜肉瘤) 的DC CIK免疫疗法临床现状、武警二院属于莆田系等，也许当前的医疗手段依然无法挽回他的生命，但是他的求医体验应该不会是现在这样。 大数据是什么？个人认为
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