学习笔记之《python数据分析与挖掘实战》第一章数据挖掘基础

最新推荐文章于 2023-05-23 11:30:00 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-23 11:30:00 发布 · 1k 阅读 · 7 ·
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。
文章标签：

#学习笔记 #python #数据分析 #数据挖掘 #基础

本书第一章介绍了数据挖掘的基础，包括数据挖掘的基本任务如分类、聚类和关联规则等，详细阐述了数据挖掘建模过程，从定义目标到模型评价，并以餐饮业为例讲解数据抽样的标准和数据探索的重要性。此外，还提到了常用的数据挖掘建模工具，如SAS、Python等。

文章目录


在这里插入图片描述

欢迎购买正版书籍

豆瓣评价：Python数据分析与挖掘实战
作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林
出版社: 机械工业出版社

第一章数据挖掘基础

1.数据挖掘的基本任务

数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争力。

2.数据挖掘建模过程

  • 目标定义

    • 任务理解
    • 指标确定

  • 数据采集

    • 建模抽样
    • 质量把控
    • 实时采集

  • 数据整理

    • 数据探索
    • 数据清洗
    • 数据变换

  • 构建模型

    • 模式发现
    • 构建模型
    • 验证模型

  • 模型评价

    • 设定评价标准
    • 多模型对比
最低0.47元/天 解锁文章
Python数据分析与挖掘实战——第一章
冲鸭！！！
03-08 1175
目录 一、概述 二、数据挖掘建模过程 1. 定义挖掘目标 2. 数据取样 1）从业务系统中，抽取出一个与挖掘目标相关的样本数据子集 2）数据质量！！！ 3）数据抽样 3. 数据探索 4. 数据预处理 5. 挖掘建模 6. 模型评价 三、常用数据挖掘建模工具 一、概述 1. 从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用...
Python数据分析与挖掘实战学习笔记（一）
狄克推多的博客
03-03 9101
数据预处理1.     数据清洗（1）缺失值处理三种方法：删除记录、数据插补、不处理常见插补方法：均值/中位数/众数插补、使用固定值/期望值、回归方法（根据已有数据和其他与其有关变量等建立拟合模型来预测）、插值法（利用已知点建立合适的插值函数，如拉格朗日函数）我们以餐厅销量数据为例，使用拉格朗日插值法进行缺失值处理 ，使用缺失值前后各5个未缺失数据参与建模，得出结果如下。应用拉格朗日插值法代码如下...
《python数据分析与挖掘实战》第一章总结.docx
05-23
《python数据分析与挖掘实战》-张良均，第一章总结的读书笔记 记录我的学习之旅，每份文档倾心倾力，带我成我大牛，回头观望满脸笑意，望大家多多给予意见，有问题或错误，请联系 我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢
《python数据分析与挖掘实战》笔记第1章
周小董
02-13 720
文章目录第1章：数据挖掘基础1.3、数据挖掘的基本任务1.4、数据挖掘建模过程1.4.1、 定义挖掘目标1.4.2、 数据取样1.4.3、数据探索1.4.4、数据预处理1.4.5、挖掘建模1.4.6、模型评价1.5、常用的数据挖掘建模工具 第1章：数据挖掘基础 数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。 1.3、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类与预测、聚类分
python数据分析与数据挖掘实战——数据探索
weixin_41259130的博客
05-31 574
书上数据探索的框架（自己整理），为了对数据探索有个整体的了解。数据探索，数据预处理的前期准备，也就是对数据有一个整体的了解。为后续的数据挖掘做准备。1.数据质量分析：检测缺失值和异常值2.数据特征分析：对样本数据的特征规律进行分析，了解数据的规律和趋势。...
Python数据分析与挖掘实战学习笔记(3).md
12-24
数据清洗主要介绍了对缺失值和异常值的处理，延续了第三章的缺失值和异常值分析的内容，本章主要介绍的处理缺失值的方法分为3类：删除记录、数据插补和不处理，处理异常值的方法有删除含有异常值的记录、不处理、...
学习笔记 | 《从零开始学python数据分析》| 第3章 pandas入门和实战1
12-22
第3章 pandas入门和实战 3.1 pandas数据结构 pandas有两个基本的数据结构：Series和DataFrame。 3.1.1 创建Series数据 Series数据结构类似于一维数组，但它是由一组数据(各种Numpy数据类型)和一组对应的索引组成。...
《Python数据分析与挖掘实战》张良均，第四章学习笔记
fy_1852003327的博客
05-23 2120
第四章 数据预处理 【有问题或错误，请私信我将及时改正；借鉴文章标明出处，谢谢】 第四章相关代码看我的文章：《Python数据分析与挖掘实战》第四章案例代码总结与修改分析 数据预处理一方面是要提高数据 的质量，另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘技术或工具。 数据预处理的主要内容包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 一、数据清洗 1.缺失值处理 (1)缺失值的处理方法分为三类：删除记录、数据插补、和不处理 (2)常用的插补方法： ①均值/中位数/众数插补：根据属性值的类型，用该属性取
学习笔记之《python数据分析与挖掘实战》第三章数据探索
提莫君的博客
03-30 1830
文章目录欢迎购买正版书籍 欢迎购买正版书籍 豆瓣评价：Python数据分析与挖掘实战 作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林 出版社: 机械工业出版社 参考源码：《python数据分析与挖掘实战》的代码笔记 ...
python数据与挖掘实战学习：第一章数据挖掘基础 笔记
qq_54716845的博客
03-28 1549
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
python数据挖掘实战
01-27
通过python进行数据挖掘分析，对数据进行分析预测，干货满满
python-data-mining:一个利用机器学习做数据挖掘实战的小项目，参考书《Python数据分析与挖掘实战》
04-29
这是啥 一个利用机器学习做数据挖掘实战的小项目，参考书为《Python数据分析与挖掘实战》。 项目诞生的原因 本身自己就算菜鸟，熟悉github也算目的 《Python数据分析与挖掘实战》是一本很适合有一定的机器学习理论的人尝试进行数据挖掘实战的书，但是书中代码存在有些许BUG，以及因时间推移而跟不上某些版本库变化而产生的语法错误，因此自己在实现代码时便萌发出重新写一下轮子的冲动，并尝试多加了一些注释，以供刚入门的小白参考。 适合刚入门的小白可以尝试手动重写一遍代码，加深对于机器学习和matplotlib\numpy\pandas\scikit-learn\keras的理解。 需要的理论基础：Python基础、机器学习基础、少许matplotlib\numpy\pandas\scikit-learn\keras基础 环境 项目里的代码除了第十二章都经过检验，项目环境截至2018-7-23，
数据分析与挖掘思维导图
05-01
NULL 博文链接：https://chenying.iteye.com/blog/2390327
Python数据分析与挖掘实战
jianmin23的博客
10-22 1070
《Python数据分析与挖掘实战》代码问题例 4-3_data_discretization.py修改后的代码运行结果结果图片等宽离散化: cluster_plot(d1, k).show()等频率离散化：cluster_plot(d2, k).show()基于聚类的划分 cluster_plot(d3, k).show() 最近在看《Python数据分析与挖掘实战》，发现虽然书中的部分错误被改正...
python数据分析和数据挖掘笔记
Cicome的博客
01-24 498
第四章 1,  数据预处理的过程主要包括：数据清洗，数据集成，数据转换和数据规约。 2，牛顿插值法: https://www.zhihu.com/question/22320408/answer/141973314 3，数据规范化： 3.1 最小最大规范化  3.2 零-均值规范化   σ 为标准差 3.3 小数定标规范化 K为数据绝对值最
基于Python的数据分析实战项目
weixin_48320524的博客
06-30 2227
详细介绍了数十个数据分析相关的实战项目,大量使用pandas、numpy、matplotlib、seaborn以及bokeh等包,少量涉及sklearn中机器学习相关包,对一些诸如蒙特卡罗模拟思想使用代码加以实现,并详细讲述实现细节以及注意要点。 目录 1 商铺数据加载及存储 1.1 项目要求 1.2 原始数据展示 1.3 实际操作 1.3.1 读取数据 1.3.2 数据清洗 1.3.3 拆分点评字段 1.3.4 解析数据 1 商铺数据加载及存储 1.1 项目
python数据分析和挖掘实战第一篇
YHaoGD的博客
02-22 801
来自python数据分析与挖掘实战第2版
学习《Python数据分析与挖掘实战》之Python数据分析简介
m0_74942241的博客
05-23 306
安装Keras之前需要安装numpy、SciPy和Theano，安装Theano需要先准备一个C++编译器，这在Linux下是自带的，所以在Linux上安装是相对简单一些的，而在Windows上则需要先安装MinGW（Windows下的GCC和C++），然后再安装Theano，最后安装Keras。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。Python是跨平台的语言，因此脚本可以跨平台使运行。
《python数据分析与挖掘实战》读书笔记代码精解
1. **《python数据分析与挖掘实战》**：这是一部以Python语言为基础，专门讲解如何使用Python进行数据分析和数据挖掘的实战类书籍。这类书籍通常会涉及以下几个方面： - **Python基础**：介绍Python语言的基础知识...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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