数据挖掘与知识处理（知识整理）

原创 已于 2023-06-03 23:52:49 修改 · 208 阅读 · 1 ·
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#数据挖掘 #数据分析 #人工智能

于 2023-06-01 23:00:07 首次发布
本文探讨了数据科学的关键领域，包括数据挖掘技术，如预处理、分类算法和分类器的运用。接着介绍了关联分析和聚类分析在理解数据模式中的作用，最后聚焦于推荐系统在现代信息技术中的应用。

一、数据挖掘

二、数据

三、数据预处理

四、分类

五、分类器

六、关联分析

七、聚类分析

八、推荐系统

数据挖掘和自然语言处理：相关应用和技术
AI天才研究院
07-19 3004
作者：禅与计算机程序设计艺术 数据挖掘和自然语言处理（NLP）是两项最重要的机器学习技术，它们的出现标志着现代计算机科学的蓬勃发展。但是，由于其复杂性、广泛应用范围和涉及面临的新问题，它们也成为研究人员的热点方向。许多领域都在发展其自身的自然语言处理技术。例如，在电子商务网站的搜索引擎中就应用了文本挖掘方法进行商品描述和评论的分析，而在金
数据挖掘知识点整理（期末复习版）
一只可爱的小猴子的博客
06-23 1万+
DRIP（Data Rich，Information Poor） 3v : volume、velocity、Varity 数据量由TB级发展到ZB级 数据多样性从结构化转变为非结构化和结构化数据 数据传输的速度非常快 大数据导致难以应对的存储和计算量 数据挖掘就是从数据中发现知识。 从大量的数据中挖掘哪些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的、和可能有用的模式或知识。 数据挖掘并非全自动的过程，在各个环节都可能需要人为参与。 公共安全：挖掘犯罪的规律，预防犯罪或者是减少犯罪的发生 个性化医疗：对DN
数据挖掘与处理
weixin_30677073的博客
07-12 173
　　其实最初听到数据挖掘，觉得很高大上，没有过多的思考，挖来的数据能干嘛呢。 　　刚看到一篇关于数据分析的文章，大概内容就是获取用户评论，然后对评论进行分析，找出客户不满意的地方，但这种分析还是人为的去识别，不知道自然语言处理（NLP）能不能解决这个问题。假设可以的话，就可以预想到一套反馈信息处理机制，自动获取用户评论并依据事先设定进行分类，反馈给服务商需要改进的地方。（临时想法记录） --20...
数据挖掘的数据处理
dazhongliu666的博客
11-30 378
初次被标记和统一化后的数据项不能直接被关联规则挖掘算法所利用，需采用一定算法对数据库进行构建。故，我们需要高纬度概括特征的抽取，依据实际的应用需求选择适合的特征。在对数据进行利用之前，需将其转化为易于处理和分析的形式，从而为后续的。来作为高维度概括特征，实现对电力物联网告警事件数据的刻画。数据的多维性使得难以对其直接进行。
数据分析与挖掘（数据预处理）
qq_39056596的博客
09-29 1357
在数据挖掘中，海量的原始数据存在着大量不完整（有缺失）、不一致、又异常的数据，影响数据挖掘建模的执行效率，甚至导致数据挖掘失败，所以数据的预处理尤为重要。 一、数据清洗 主要是删除原始数据中的无关数据、重复数据、噪声数据等，处理缺失值、异常值。 处理缺失值的方法分为三类；删除数据、数据插补、不处理。 其中插补方法包括：均值、中位数、众数、使用固定值、最近邻插值、回归方法、插值法等等 异常值处理：在处理异常值时，有可能有些异常值蕴含着有用的信息。 常见的异常值处理方法包括：删除异常值的记录、视为缺
数据挖掘 —— 数据预处理
Cyrus_May的博客
04-05 2386
数据挖掘 —— 数据预处理1. 数据清洗2. 特征预处理2.1 特征选择2.2 特征变换3 特征降维 1. 数据清洗 数据清洗包括数据样本抽样和异常值（空值）处理 直接丢弃（包括重复数据） 把是否有异常当做一个新的属性，替代原值 集中指代 边界值指代 插值 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({ "A":['a0','a1','a1','a2','a3','a4'],
数据挖掘知识点整理.docx
06-26
"数据挖掘知识点整理" 数据仓库是企业级的数据存储系统，旨在支持管理决策的过程。它的特征包括： 1. 面向主题：对分析对象数据的一个完整、一致的描述，能完整、统一地刻画各个分析对象所涉及企业的各项数据，...
数据挖掘与应用基本知识与概念汇总
02-27
摘要：顾名思义,数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。...为了帮助大家了解数据挖掘的基本理论和方法，我们从“数据挖掘讨论组”网站上整理加工了一组有关该概念的基本知识，省却了纷繁的技术方法
学习笔记-数据预处理（数据挖掘）
Slime
04-16 963
数据预处理 与本文有关的代码和数据包在以下百度云网盘中，欢迎大家下载实践。 链接：https://pan.baidu.com/s/1O9DXGSGNlT2fkHX1woBpBA 提取码：m69u 主要内容： 数据清洗 数据集成 数据变换 数据规约 ## 数据清洗 对象：无关数据，重复数据，平滑噪声数据，筛选掉与挖掘主题无关的数据，处理缺失值，异常值等。 1）缺失值处理 方法：删除记录，数据插...
数据挖掘笔记（三）—数据预处理
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lizhengnanhua的专栏
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1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。 2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。 3.数据挖掘中使用的数据的原则 应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码；去除惟一属性；去除重复性；去除可忽略字段；合理选择关联字段。 4.处理空缺值的方法：忽略该记
机器学习-常见的数据预处理
yehui_qy的博客
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背景常见的数据预处理方法
数据挖掘分析之数据预处理
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目录 为什么要进行数据预处理 什么是数据预处理 如何进行数据预处理 min-max规范化 在数据挖掘概述章节中，提到了跨行业数据挖掘分析标准化流程CRISP-DW，其中有数据理解、和数据准备环节，数据预处理即是针对这两个环节的处理。 为什么要进行数据预处理 首先思考一下，为什么要进行数据预处理，不能直接拿来用吗？ 从数据挖掘命题自身出发，在确定了业务目标后，核心在于建立数据挖掘模型，不同的数据挖掘模型所需要的数据格式及要求均不同，而模型所需要的数据则不会那么标准的直接提供给我们，因此数据
数据挖掘与预测分析------数据预处理
xianjie0318的博客
06-24 7849
1、数据预处理的原因              现实世界中数据大体上都是不完整，不一致的脏数据，包含在数据库中的大部分原始数据也是不完整且含有噪声的，无法直接进行数据挖掘，或挖掘结果差强人意。为了提高数据挖掘的质量产生了数据预处理技术。数据预处理有多种方法：数据清理，数据集成，数据变换，数据归约等。这些数据处理技术在数据挖掘之前使用，大大提高了数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间
数据挖掘概念汇总及数据预处理
zhurouwan的博客
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数据挖掘之数据预处理
qq_43329282的博客
08-15 916
这里写目录标题衡量数据质量的要素数据预处理的主要任务数据清理的任务属性选择与处理填充空缺值噪声数据的处理不平衡数据的处理数据集成的任务数据规约的目的数据变换与离散化 衡量数据质量的要素 准确性、完整性、一致性、时效性 、可信性和可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 填充缺失值、平滑噪声数据、识别并删除孤立点、解决不一致问题 数据集成 将多个数据库或数据文件进行集成 数据规约 在取得相同条件下，减少特征数量 数据变换 数据格式、取值区间等的标准化 数据清理的任务 属性选择与处理 选取原则 尽可能赋予属性
学习笔记：数据预处理与数据挖掘十大经典算法
大数据是什么
06-23 3630
前言 在介绍了数据挖掘的一般流程、常用方法、应用功能和数据可视化之后，在本篇博文中，笔者想要分享一些在数据挖掘开始之前要做的一些事——数据预处理。在第二部分中，笔者整理了数据挖掘中的十大经典算法，与读者们共享。两部分分别从《数据挖掘中数据预处理的方法与技术》一文与网络中引用而来，作为自己和读者朋友们的学习笔记。在第三部分阶段小结中，笔者对近期的学习进行了阶段性的总结。 一、数据预处理 现实中...
【数据挖掘】用户行为分析中的应用与模型构建
qq_40205510的博客
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数据挖掘是从大量数据中提取隐含的、先前未知的、有价值的信息和知识的过程。理解用户行为模式预测用户未来行为发现用户群体特征优化产品和服务策略用户行为数据通常包括：浏览记录、点击流、购买历史、搜索查询、停留时长等。
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2301_80132162的博客
12-01 941
的含义，并结合作者的因果推导、公式和例子说明为什么这是反事实公平研究中一个此前被忽视、但极其关键的问题。（如性别、种族）在**获得正向预测（positive prediction）**方面是否存在差异。注意：对于连续标签（如 Law School 的成绩），论文采用。这在现实中非常普遍（如：性别→教育资源→考试成绩→录取）。也就是：真实标签是 0，但模型预测成 1 的比例。即使生成器生成的数据是公平，但这往往是。即 A 影响 X，而 X 再影响 Y。下面我将根据你上传的论文内容（特别是。
【Python】家庭用电数据分析Prophet预测
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Frost_Descent的博客
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摘要：该研究基于Kaggle家庭用电数据集（2007年1-6月，26万条记录），通过Prophet模型预测电力消耗趋势。数据集包含有功/无功功率、电压等7个特征。经数据清洗和探索性分析后，研究抽取1万样本进行预测建模，结果显示未来半年的功率和电压变化趋势。Prophet模型整合了趋势函数、季节性和节假日效应，具有自动检测趋势变化、处理缺失值等优势。通过可视化预测结果，验证了模型在电力消费预测中的有效性。
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