数据挖掘相关

因为最近在复习数据挖掘...故百度了解数据挖掘的相关知识... 什么是数据挖掘?? 数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘.数据采矿.它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤.数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程.数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计.在线分析处理.情报检索.机器学习.专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标. 为什么要进行数据挖掘

硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的.一般将之定义为Data Mining技术的CART.CHAID或模糊计算等等理论方法,也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生,换另一个角度看,Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑.但是为什么Data Mining的出现会引发各领域的广泛注意呢?主要原因在相较于传统统计分析而言,Data Mining有下列几项特性:  1.处理大量实际数据更强势,且无须太专业的统计背景去使用Data

转载自http://reader.dashuai.net/?p=100 数据清理类工具 DataWrangler Google Refine 统计分析类工具 The R Project for Statistical Computing TimeFlow 数据展现类工具 Google Fusion Tables Impure Tableau Public Many Eyes VIDI Zoho Reports 代码帮助类工具 Choosel Exhibit 地图相关数据展示工具 Quantum

与数据挖掘有关或者有帮助的R包和函数的集合. 1.聚类 常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust 基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara 基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana 基于模型的方法: mclust 基于密度的方法: dbscan 基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust 基于验证的方法: cluster.stats 2.分类 常用的包: rpart,party,rand

Machine Learning in Action.Spark http://www.cnblogs.com/kobedeshow/

前面几篇文章采用的案例的方法进行介绍的,这篇文章主要介绍Python常用的扩展包,同时结合数据挖掘相关知识介绍该包具体的用法,主要介绍Numpy.Pandas和Matplotlib三个包.目录:        一.Python常用扩展包        二.Numpy科学计算包        三.Pandas数据分析包        四.Matplotlib绘图包 前文推荐:       [Python数据挖掘课程]一.安装Python及爬虫入门介绍       [Python数据挖掘课程]二.K

数据挖掘技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料,以创建有效的模型及规则,而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户,进而改进他们的行销.业务及客服的运作. 数据挖掘是数据仓库的一种重要运用.基本上,它是用来将你的资料中隐藏的资讯挖掘出来,所以 Data Mining 其实是所谓的 Knowledge Discovery 的一部份,Data Mining 使用了许多统计分析与 Modeling 的方法,到资料中寻找有用的特征(Patterns)以及关连性(Relationships). K

数据挖掘技术是经由自动或半自动的方法探勘及分析大量的资料,以创建有效的模型及规则,而企业通过数据挖掘可以更加了解他们的客户,进而改进他们的行销.业务及客服的运作. 数据挖掘是数据仓库的一种重要运用.基本上,它是用来将你的资料中隐藏的资讯挖掘出来,所以 Data Mining 其实是所谓的 Knowledge Discovery 的一部份,Data Mining 使用了许多统计分析与 Modeling 的方法,到资料中寻找有用的特征(Patterns)以及关连性(Relationships). K

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop平台.Hadoop在可伸缩性.健壮性.计算性能和成本上具有无可替代的优势,事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台. 一.培训对象 1,系统架构师.系统分析师.高级程序员.资深开发人员. 2,牵涉到大数据处理的数据中心运行.规划.设计负责人. 3