一、前沿 數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘的任務是從數據集中發現模式，可以發現的模式有很多種，按功能可以分為兩大類：預測性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式 ...

Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for explor ...

前言： 由於自己是統計專業的，並且最近做的項目里邊涉及到了數據挖掘的知識點，所以就抽出時間來總結一下數據挖掘的知識點，如有不當之處希望各位讀者指正。 主要想講一講數據挖掘的概念以及關於數據的一些內容，相對來說，理論內容偏多，但加深對這些東西的認識會讓你在做數據挖掘時更有目的性。 1.數據挖掘 ...

問題一： 你簡歷中上過的數據挖掘、機器學習等課程，是學校的研究生課程還是自己單獨學習的；回答道：研究生課程有學習，自己單獨私下也有學習 1、監督學習和無監督學習的區別？分類回歸一般屬於哪種？聚類屬於哪種？請舉例你知道的相關有監督學習和無監督學習算法 1：監督學習和無監督學習的區別 ...

1、定義目標 2、獲取數據 3、數據探索 4、數據預處理（數據清洗-去掉臟數據、數據集成-集中、數據變換-規范化、數據規約-精簡） 5、挖掘建模（分類、聚類、關聯、預測） 6、模型評價與發布 ...

談到BI，就會談到數據挖掘(Data mining)。數據挖掘是指用某些方法和工具，對數據進行分析，發現隱藏規律並利的一種方法。下面我們將通過具體的例子來學習什么是數據挖掘。 案例“上大學分析”-體驗什么是數據挖掘 某社會機構，收集 ...

當前工作上需要上對數據進行處理分析，以輔助運營部門工作。在此記錄下一些過程，以總結提高。 准備 由於第一次接觸數據分析以供其他部分同事使用的工作，所以走了一些彎路。一開始的時候是閱讀一些大數據分析的書籍，這些書籍基本都是從工具角度去進行介紹，而沒有從總體的角度去解析這種事情。所以對初期工作 ...

挖掘建模根據挖掘目標和數據形式可建立：分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測等模型 1.分類與預測 分類與預測是預測問題的兩種主要類型，分類主要是：預測分類標號（離散屬性）；預測主要是：建立連續值函數模型，預測給定自變量對應的因變量的值。 1.1 實現過程 （1）分類 ...