计算机书籍-数据挖掘与预测分析

最新推荐文章于 2024-01-05 00:55:22 发布
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本书《数据挖掘与预测分析》(第2版)由Daniel T. Larose与Chantal D. Larose合著,深入讲解了数据挖掘的核心技术和预测分析方法。通过实际案例展示了如何运用这些技术解决实际问题。

书名:数据挖掘与预测分析(第2版)
作者:[美]Daniel T. Larose，Chantal D. Larose
出版社:清华大学出版社
出版时间:2017年02月
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Python数据挖掘与预测分析
吃不胖.
09-18 389
在Python中，有许多强大的库和算法可以用于数据挖掘和预测分析，如NumPy、Pandas、SciPy和Scikit-learn等。数据挖掘和预测分析的步骤包括数据收集、数据清洗和处理、特征选择和提取、模型训练和评估、模型优化和调整、预测和部署等。预测和部署是数据挖掘和预测分析的最终目标，它是为了使用训练好的模型来预测未来事件，并将其部署到实际应用中。数据挖掘是从大量数据中发现并提取有用信息的过程，而预测分析则是将数据挖掘应用于未来事件的预测，这两者的结合可以帮助企业做出更好的决策和预测。
如何使用PostgreSQL数据库进行数据挖掘与预测分析
最新发布
2502_91592937的博客
04-30 852
随着数据量的爆炸式增长，数据挖掘与预测分析在各个领域变得至关重要。PostgreSQL作为一种强大的开源关系型数据库管理系统，具备丰富的功能和扩展性，为数据挖掘与预测分析提供了良好的基础。本文的目的是引导读者了解如何使用PostgreSQL进行数据挖掘与预测分析，涵盖了从基本概念到实际应用的各个方面。范围包括核心算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景等，旨在让读者能够独立完成基于PostgreSQL的简单数据挖掘与预测分析任务。
读书笔记-数据挖掘与预测分析-1概述
求是正
01-04 678
数据挖掘项目六阶段生命周期： 1、业务理解阶段 根据项目目标、需求确定数据挖掘问题的公式。 2、数据理解阶段 探索性数据分析、数据质量评估。 3、数据准备阶段 收集数据、数据清洗、特征构造与特征选择。 4、建模阶段 选择模型、优化参数。 5、评估阶段 评估数据挖掘质量，解释挖掘结果。 6、部署阶段 建立报表、部署并行数据挖掘过程。 场景数据挖掘任务 描述、评估、预测、分
数据挖掘项目（一）Airbnb 新用户的民宿预定结果预测
热门推荐
Datawhale
06-28 4万+
摘要 本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测，完整的陈述了从数据探索到特征工程到构建模型的整个过程。 其中： 1 数据探索部分主要基于pandas库，利用常见的:head()，value_counts()，describe()，isnull()，unique()等函数以及通过matplotlib作图对数据进行理解和探索； 2. 特征工程部分主要是通过从日期中提取年...
数据挖掘与预测分析 读书笔记(一)
m0_55862255的博客
08-31 370
数据挖掘的任务：描述、评估、预测、分类、聚类、关联 数据：分类数据、顺序数据、数值数据 收集数据的五大调查方式：抽查、重点调查、普查、统计报表、典型调查 数据预处理： 原因：原始数据不完整且含有噪声（过时、冗余、缺失、离群、异常） 最主要目的：最小化无用数据输入和无用数据输出（GIGO） 处理缺失值： 1、常量替代 2、对于分类数据用众数替代，对于数值型数据用均值替代 3、从数据分布中随机产生一个值替代 4、估计缺失值 注：对于数值型数据 3比2好的一点是中心和散布的度量值与原始值更为
数据挖掘与预测分析的关系
AI天才研究院
12-15 915
1.背景介绍 数据挖掘和预测分析是数据科学领域中两个重要的分支，它们在处理大量数据中发现隐藏的模式和关系方面有着密切的联系。数据挖掘是从大量数据中发现有用信息的过程，而预测分析则是利用这些信息来预测未来事件或现象的发生。 数据挖掘的目标是从数据中发现有用的信息，这可以是一种规律、模式或关系。这些信息可以帮助企业更好地理解其业务，从而提高其竞争力。数据挖掘的主要方法包括聚类、关联规则和决策树等。...
人工智能-数据挖掘-数据仓库与数据挖掘技术在图书馆决策支持系统中的研究与应用.pdf
06-28
此外，还介绍了与图书馆决策支持密切相关的三项新技术：数据仓库、联机分析处理（OLAP）和数据挖掘。数据仓库技术用于存储和管理大量历史数据；OLAP允许快速、多维地分析数据，适合深度探索和报告生成；数据挖掘则能...
计算机应用新领域-数据挖掘前景及应用探究.pdf
07-14
数据挖掘作为计算机应用领域的新拓展，已经成为企业和研究者关注的热点。其主要目的是通过分析大量数据来揭示隐藏的模式和关联，进而对未知的信息进行预测。该领域的前沿研究不仅在学术界持续升温，而且在商业和工业...
第0章-数据挖掘与实践绪论.ppt
09-17
数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，它涉及多种算法和技术，如关联规则分析、聚类分析、分类与预测、时间序列分析和离群点检测。这些方法帮助企业决策、优化业务流程、提高效率并预测未来趋势。 在Python...
基于数据挖掘的计算机管理系统设计与实现.pdf
07-14
在图书管理系统的应用中，数据挖掘可以用来分析读者的借阅行为、习惯和偏好，从而为图书的采购、馆藏优化及读者推荐提供科学依据。具体到本文的研究中，作者王兴宏主要探讨了如何通过数据挖掘技术提高图书馆服务质量...
基于数据挖掘的分类预测模型研究.pdf
07-14
基于数据挖掘的分类预测模型研究.pdf
数据挖掘第二版课后习题答案
11-08
数据挖掘概念与技术第二版课后习题答案，英文版
喜讯｜探码科技入选“2019年度大数据行业评优评选”榜单
liju_yang的博客
08-27 324
2020年8月25日（星期二），由四川省经济和信息化厅指导，四川省大数据产业联合会主办，成都信息工程大学软件工程学院协办的中国大数据应用大会之中国大数据应用实践高峰论坛（以下简称高峰论坛），在成都世纪城国际会议中心成功举办。 高峰论坛邀请了四川省内大数据、云计算、人工智能、区块链等领域政府部门主管领导、专家学者、产业领袖、应用人才，以及各行业广大用户参会，论坛围绕大数据技术创新与最新成果，共同探讨和推动大数据、云计算与智能技术的深入融合，探寻大数据发展的时代变革、打造高端专业的大数据交流服务平台。
数据挖掘与预测分析------数据预处理
xianjie0318的博客
06-24 7742
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
数据挖掘的预测分析：如何使用数据挖掘进行预测和预警
AI天才研究院
12-31 2614
1.背景介绍 数据挖掘是一种利用计算机科学方法和技术对大量数据进行分析和挖掘，以发现隐藏的模式、关系和知识的过程。数据挖掘可以帮助组织更好地理解其数据，从而提高业务效率、提高收益和降低风险。在现实生活中，数据挖掘已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商、物流等。 预测分析是数据挖掘的一个重要应用领域，它旨在利用历史数据为未来事件预测提供依据。通过预测分析，企业可以更好地预测市场趋势、消费者需...
Task05：数据挖掘之建模预测
Ilovechase的博客
08-24 338
Task05：建模预测 1. 线性回归模型 线性回归对于特征的要求： 特征符合线性行和可加性。假设因变量为Y，自变量为X1，X2，则回归分析的默认假设为Y=b+a1X1+a2X2+ε。 线性性：X1每变动一个单位，Y相应变动a1个单位，与X1的绝对数值大小无关。可加性：X1对Y的影响是独立于其他自变量（如X2）的特征之间应相互独立。 理解线性回归模型 线性回归五大假设： 1）线性性 & 可加性， 2）误差项（ε）之间应相互独立， 3）自变量（X1，X2）之间应相互独立， 4）误差项（ε）的方差应为常
【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——回归分析
weixin_41168304的博客
01-18 6267
根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模型、离群点检测等模型。首先介绍一下分类与预测模型。 一、分类预测模型实现过程 分类模型主要是预测分类编号，预测模型主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 分类和预测的实现过程类似。以分类算法为例，分类算法主要有两步：第一步是学习步，通过归纳分析训练样本集来建立分类模型，得到分类规则；第二步是分类部，先用已知的测试样本集来评估分类规则的准确率，如果准确率是可以接受的，则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测。
数据挖掘基础知识
来啊 快活啊
06-04 1380
数据挖掘分为预测型（predictive）和描述型（descriptive）两大类型。预测型数据挖掘是利用从历史数据中发现的已知结果，推断或预测未知数据的可能值。描述型属于挖掘是识别数据中的模式（pattern）或关系，旨在探索被分析数据的内在性质。根据对象的性质和需要解决的具体问题，可以采用不同的数据挖掘方法。 预测型数据挖掘方法包括分类（classification）、回归分析（regress...
数据挖掘：机器学习和预测分析
AI天才研究院
01-05 864
1.背景介绍 数据挖掘是一种利用计算机科学方法来从大量数据中发现新的、有价值的信息和知识的过程。数据挖掘的目标是从现有数据中发现新的、有价值的信息和知识，以便于更好地支持决策过程。数据挖掘可以应用于各种领域，如医疗保健、金融、电子商务、市场营销、人力资源等。 机器学习是数据挖掘的一个子领域，它涉及到计算机程序通过学习自主地从数据中获取经验的方法。机器学习的目标是让计算机程序能够从数据中自主地学...
掌握机器学习实战，探索数据挖掘与预测分析.zip
5. **数据挖掘与预测分析**：描述强调了数据挖掘是机器学习的一个研究领域，涉及从探索性数据分析到无监督学习的多种技术。此外，机器学习在商业决策问题中的应用也被称为预测分析。 ### 标签知识点解析： 标签...
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