当前工作上需要上对数据进行处理分析，以辅助运营部门工作。在此记录下一些过程，以总结提高。 准备 由于第一次接触数据分析以供其他部分同事使用的工作，所以走了一些弯路。一开始的时候是阅读一些大数据分析的书籍，这些书籍基本都是从工具角度去进行介绍，而没有从总体的角度去解析这种事情。所以对初期工作 ...

1.概述 　　大数据时代，数据的存储与挖掘至关重要。企业在追求高可用性、高扩展性及高容错性的大数据处理平台的同时还希望能够降低成本，而Hadoop为实现这些需求提供了解决方案。面对Hadoop的普及和学习热潮，笔者愿意分享自己多年的开发经验，带领读者比较轻松地掌握Hadoop数据挖掘的相关知识 ...

Python之所以如此流行，原因在于它的数据分析和挖掘方面表现出的高性能，而我们前面介绍的Python大都集中在各个子功能（如科学计算、矢量计算、可视化等），其目的在于引出最终的数据分析和数据挖掘功能，以便辅助我们的科学研究和应用问题的解决。 线性回归模型 回归是统计学中最有力的工具 ...

今天给大家讲解一个实战案例:如何根据现有数据预测糖尿病。在这个案例开始之前，希望大家回忆一下大学里讲过的线性回归的知识，这是数据挖掘里非常重要的一部分知识。当然，鉴于大家都学过，本篇就不再赘述。 一. 数据集介绍 diabetes dataset数据集 这是一个糖尿病 ...

数据挖掘入门系列教程（五）之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 ...

目录 一：什么是数据挖掘 二：数据挖掘的基本任务 三：数据挖掘流程 四：数据挖掘建模工具   在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。而数据挖则掘是从大量的数据中通过算法 ...

Data Mining in Python: A Guide 转载原文：https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/（全英） 译文： 1、数据挖掘和算法 数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程 ...

数据挖掘--非常火爆的一个话题，跟大数据结合的模式也是赚足了噱头，工业界各土豪公司也是砸下重金网罗各种数据挖掘/机器学习人才。如今掌握一门挖掘技巧的实用性跟急迫性。在学习的过程中，除了相关理论的学习之外，最重要的就是如何把理论用于实践，当然做项目是最直接有效的实践方式，除此之外，参加 ...