数据挖掘学习路线图

最新推荐文章于 2025-01-31 16:17:26 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-31 16:17:26 发布 · 452 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了数据挖掘的概念及其在零售行业的应用案例。通过跟踪客户购买行为，零售企业能够利用数据挖掘技术发现潜在商机，例如当某位顾客大量购买真丝衬衣时，商家可以进一步推送相关产品信息，从而实现精准营销。

什么是数据挖掘？

有什么用？
数据挖掘在零售行业中的应用：零售公司跟踪客户的购买情况，发现某个客户购买了大量的真丝衬衣，这时数据挖掘系统就在此客户和真丝衬衣之间创建关系。销售部门就会看到此信息，直接发送真丝衬衣的当前行情，以及所有关于真丝衬衫的资料发给该客户。这样零售商店通过数据挖掘系统就发现了以前未知的关于客户的新信息，并且扩大经营范围

机器学习与数据挖掘的学习路线图
白马负金羁
11-17 4万+
应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。本文主要介绍路线图中的第一条路线。
数据挖掘学习之路
jianghao的博客
09-20 1255
前言 记录一下学习数据挖掘的历程 一、数据挖掘 从数据集合中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在的有用信息。提取出来的知识一般为概念、规则、规律、模式等形式。在大数据的背景之下，数据分析不需要具备概率分布的先验知识，限制条件更少，更为灵活高效。大数据已被应用于各个领域，包括宏观经济、金融、电力系统、医疗服务、电子商务以及社交网络等。 二、大数据分析与挖掘主要技术 主要分为如下几个步骤： 1、任务目标的确定 2、目标数据集的提取 3、数据预处理（数据清洗、数据转换、数据集成、数据
学习数据挖掘的最佳路径
12-21 401
一、数据挖掘的基本流程 1、商业理解：数据挖掘的目的是更好地帮助业务，要从商业的角度理解项目需求。 2、数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等，有助于对数据有个初步认识。 3、数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。 4、模型建立：选择和应用数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。 5、模型评估：对模...
如何系统地学习数据挖掘
技术斋
04-22 2086
转自知乎：http://www.zhihu.com/question/20751219/answer/24345252?utm_campaign=official_account&utm_source=weibo&utm_medium=zhihu&utm_content=answer
python数据挖掘学习路线图
gaoxiong15的博客
01-01 2467
Python基础 Python编程入门（第3版） http://www.ituring.com.cn/book/1196 非常薄的一本书，详略得当，上手快！一定要把这本书搞懂，因为这本书是基础！ 机器学习基础 1. 理论部分 吴军《数学之美》 非常易读 2. 代码部分 《机器学习实战》 http://www.ituring.com.cn/book/10...
python 数据分析学习路线图
01-23
Python 数据分析学习路线图 Python 数据分析是一项复杂的过程，涉及多个领域，如数据处理、数据可视化、机器学习等。为了帮助读者快速掌握 Python 数据分析的知识，本文将从基本概念到高级技术，总结出一条完整的...
针对数据挖掘方向的详细Python学习路线
最新发布
qq_31235683的博客
01-31 955
可以通过Spark官方文档以及相关的在线课程学习，大概花费1 - 2个月时间，期间尝试处理一些大规模数据集，比如模拟电商平台的海量交易数据。模型优化：深入学习模型评估和调优的方法，除了常规的参数调整，还可以学习交叉验证、网格搜索、随机搜索等技术。了解模型的可解释性，在一些对模型解释要求较高的场景（如医疗、金融风控）中，这一点非常重要。可以阅读相关领域的学术论文，了解前沿的应用案例和技术。通过这样一套完整的学习路线，持续学习和实践，你在数据挖掘领域的能力会不断提升，能够应对各种实际项目中的挑战啦。
医学图像数据挖掘分析流程
04-08
数据挖掘是一种从大量数据中发现模式的过程，它涉及统计学、机器学习和数据库管理等多个领域。在医学图像领域，数据挖掘的目标是发现潜在的关联、规律和趋势，为医学研究和临床实践提供依据。 接着，进入医学图像...
python自学-怎样自学Python?
q6q6q的专栏
10-28 313
感谢邀约！零基础入门可以看一下我们Python学习社群的视频，目前已经有5万个小伙伴看过了：给一个大家关于Python的学习路线图:最后给大家一个学习的路线图，希望帮到你：第一周：Linux基础入门和文件管理第二周：Linux用户组、文本处理、Shell脚本、三剑客第三周：Python环境安装及Python基础语法第四周：Python内置数据结构第五周：Python的集、字典第六周：Python的...
数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合)
03-23
数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合) 本资料共包含以下附件： 数据挖掘技术及应用(我见过的最全面的理论+最佳案例组合) (1).ppt
学python数据挖掘自学路线图_数据挖掘学习线路思维导图
weixin_42374582的博客
02-11 732
基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。1.关联分析 associat...
「干货分享」如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
xxue345678的博客
02-22 724
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
数据科学的完整学习路径—Python版
loveit111的专栏
01-29 1177
本文由 伯乐在线 - Allen 翻译，Lingfeng Ai 校稿。未经许可，禁止转载！ 英文出处：www.analyticsvidhya.com。欢迎加入翻译小组。 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就
[转] TEST 数据挖掘知识清单
Vincent_Chu的博客
04-08 269
数据挖掘的基本流程 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。 模型建立：选择和应用...
数据挖掘进阶流程
微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis
11-06 579
1、建模目标： 不要让模型欠拟合 不要让模型过拟合 学完这节课，当面试数据挖掘的内容时， 你不要说不知道数据挖掘流程是怎样的？ 你不要说不知道EDA，特征工程等名词是什么？ 你不要说不知道常规的EDA，特征工程等具体方法有哪些？ 2、数据挖掘流程 确定目标（将业务问题转化为建模问题） — 数据探索 — 数据预处理 — 特征工程 — 模型训练 — 模型评估 — （模型融合） — 模型预测 — 结果分析 — （迭代更新） 3、数据探索（EDA：Exploratory Dat
python数据挖掘的基本流程有哪些？
m0_57541068的博客
03-20 967
3)数据集合部分能显现出规律性。4)数据集合要能满足用户的需求。3.数据探索检验样本是否达到我们原来设想的要求，对数据进行探索，审核和必要的加工处理。这一步骤是是为了把数据取样得到的数据进行检测的操作，从而保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。4.数据预处理数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理操作。采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整，甚至不一致的数据，低质量的数据将会导致低质量的挖掘结果，因此对所涉及的数据对象必须进行预处理。
数据挖掘的步骤有哪些？
热门推荐
weixin_51689029的博客
12-15 1万+
所谓数据挖掘就是从海量的数据中，找到隐藏在数据里有价值的信息。因为这个数据是隐式的，因此想要挖掘出来并不简单。那么，如何进行数据挖掘呢？数据挖掘的步骤有哪些呢？一般来讲，数据挖掘需要经历数据收集、数据可视化、数据预处理、准备模型输入以及训练模型五大步骤，下面让我们来详细分析一下吧！通俗来讲，我们把数据挖掘可以看作是想要炒一盘可口的菜肴。那么，首先第一步就是去菜市场买菜。同样的，我们要从数据中找到需要的信息，第一步就是收集数据。就好比你去买菜的时候，肯定要好好挑选一下，争取买到比较新鲜的蔬菜。
大数据与分析：数据挖掘概念及流程
NSAcbba的博客
10-31 4415
数据挖掘是一个从大量数据中提取有价值信息和模式的复杂过程，它依赖于多种算法和工具。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值