数据挖掘

原文链接： http://tecdat.cn/?p=7002 测量信号可以显示数据不固有的整体模式。这些趋势有时会妨碍数据分析，必须予以删除。 考虑具有不同趋势的两个心电图（ECG）信号。ECG信号对诸如电源干扰之类的干扰敏感。加载信号并绘制它们。 第一个图上的信号显示线性趋势。第二个信号的趋势是非线性的。要消除线性趋势 。 要消除非线性趋势，请将低阶多项式拟合到信号中并减去它。在这种情况下，多项式为6阶。绘制两个新信号。 大数据部落 统计分析和数据挖掘咨询服务： y0.cn/teradat （咨询服务请联系 官网客服 ） 科研项目; 公司项目外包;线上线下一对一培训;数据爬虫采集;学术研究;报告撰写;市场调查。 【大数据部落】 提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询 欢迎选修我们的 R语言数据分析挖掘必知必会 课程！ 大数据部落 统计分析和数据挖掘咨询服务： y0.cn/teradat （咨询服务请联系 官网客服 ） 科研项目; 公司项目外包;线上线下一对一培训;数据爬虫采集;学术研究;报告撰写;市场调查。 【大数据部落】 提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询 欢迎选修我们的 R语言数据分析挖掘必知必会 课程！ 来源：博客园 作者： lico9e 链接：https://www.cnblogs.com/tecdat/p/11546783.html

原文链接： http://tecdat.cn/?p=6560 读取数据 普通 Poisson model Stan 数据 比较 非常感谢您阅读本文，有任何问题请在下面留言！ 大数据部落 统计分析和数据挖掘咨询服务： y0.cn/teradat （咨询服务请联系 官网客服 ） 科研项目; 公司项目外包;线上线下一对一培训;数据采集;学术研究;报告撰写;市场调查。 【大数据部落】 提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询 欢迎选修我们的 R语言数据分析挖掘必知必会 课程！ 大数据部落 统计分析和数据挖掘咨询服务： y0.cn/teradat （咨询服务请联系 官网客服 ） 科研项目; 公司项目外包;线上线下一对一培训;数据采集;学术研究;报告撰写;市场调查。 【大数据部落】 提供定制化的一站式数据挖掘和统计分析咨询 欢迎选修我们的 R语言数据分析挖掘必知必会 课程！ 来源：博客园 作者： lico9e 链接：https://www.cnblogs.com/tecdat/p/11516080.html

原文链接： http://tecdat.cn/?p=6419 在分析二元结果时，逻辑回归是分析师对回归建模的默认方法。随机研究中，当然很容易估计比较两个治疗组的风险比。对于观察数据，治疗不是随机分配的，估计治疗效果的风险比有点棘手。 理想情况 - 随机治疗分配 理想情况下，我们首先模拟（在Stata中）一个大型数据集，该数据集可能在随机试验中出现： 此代码为10,000个人生成数据集。每个都有一个基线变量x的值，它是从标准N（0,1）分布模拟的。接下来，根据随机研究，我们模拟一个二进制变量z，概率0.5为1，概率0.5为0.然后生成二元结果y，我们从逻辑回归模型生成它，对数几率为1等于x + z。因此，对于x，调整z = 1与z = 0的真实优势比是exp（1）= 2.72。 由于处理是随机分配的，我们可以忽略x并使用带有日志链接的GLM命令估计比较z = 1到z = 0的风险比： 风险比估计为1.43，因为数据集很大，95％置信区间非常窄。 估算观测数据的风险比 现在让我们考虑观测数据的情况。为此，我们模拟了一个新的数据集 ： 如果我们为y运行相同的GLM模型，忽略x，我们得到： 使用对数广义线性模型 最明显的方法是在我们的GLM命令中添加x： 然而，这无法收敛 。 通过逻辑模型估计风险比率 一个相对简单的替代方案是使用逻辑模型来估计调整x的治疗风险比。 然而

原文连接： http://tecdat.cn/?p=6252 R的Stan 可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在 从R 运行 Stan ，首先按照 快速入门指南中 的说明安装并运行所有内容。 简单线性回归 第一步是为Stan模型编写文件。这包含一个文件linreg.stan： 该文件的第一部分称为数据，它声明了将作为输入传递给Stan的标量，向量和矩阵。 接下来，我们可以通过运行以下R代码来模拟数据集，并使用Stan和我们的文件linreg.stan来拟合模型： 第一次安装Stan模型时，模型编译成C ++时会有几秒钟的延迟。然而，正如Stan的开发人员描述的那样，一旦编译了模型，就可以将其应用于新的数据集而无需重复编译过程（在执行模拟研究的背景下具有很大的优势。 在上面的代码中，我们要求Stan运行4个独立的链，每个链有1000次迭代。运行后，我们可以通过以下方式汇总输出： 对于回归斜率β，我们的后验均值为0.95（接近用于模拟数据的真实值1）。为了形成95％的后可信区间，我们简单地采用取样后部的2.5％和97.5％的百分位数，这里是0.75到1.17。 您可以从拟合的模型中获取各种其他数量。一种是绘制其中一个模型参数的后验分布。要获得回归斜率，我们可以执行以下操作： β的后验分布直方图 现在让我们使用标准普通最小二乘拟合线性模型： 这给出了我们对斜率0

为什么华为的供应商都在做六西格玛改善？ 华为公司在体会到了六西格玛在工作中的实际作用，便踏上了长期的六西格玛改善道路。同样的，华为公司对供应商的要求也开始严格了，那么问题来了为什么华为要求供应商做六西格玛改善？ 制造业面临的环境： 快速并准时交货 需求品种增加，特殊定制 产品的生命周期越来越短 无国界，中国成为世界工厂 不断改进质量及降低销售价格 六西格玛关注于： 快速的突破性改善 应用先进的突破性工具 产生积极而深入的企业文化变革 以完美的执行能力达到客户满意最大化 度量、标杆、愿景、哲学、方法、工具、符合、目标、价值 六西格玛不同层面上的理解： 六西格玛（Six Sigma,6σ）用数学方法解决工程和管理问题，使企业在进化过程获得“比较优势”在大数据时代，六西格玛（Six Sigma,6σ）可以理解为基于客户和流程数据挖掘的精准决策系统。 从企业经营层面上，六西格玛通过大数据分析洞悉产业本质和客户明确的尤其是潜在的需求，预测大趋势，为制定创新战略提供支持和依据。 从流程优化层面上，六西格玛通过数据比较找到流程短板，通过数据收集了解短板的现状，通过数据挖掘找到导致问题的根本原因，通过数据建模找到最佳解决方案，最后通过数据监控优化后的流程。 在学习成长层面上，六西格玛培养一批具备数据挖掘能力、能够持续思考和学习的企业管理和技术精英。从而使企业具备强大的持续竞争优势。

《用户网络行为画像：大数据中的用户网络行为画像分析与内容推荐应用》PDF，235页，带书签目录，文字可以复制。《用户故事地图》中文PDF，255页，带书签目录，文字可以复制。 《用户网络行为画像》PDF+《用户故事地图》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/1EWgxGXi4jzUPfm-iTpZ78g 提取码: 8kim 用户故事地图作为一种有效的需求工具，越来越广泛地应用于开发实践中。本书以用户故事地图为主题，强调以合作沟通的方式来全面理解用户需求，涉及的主题包括怎么以故事地图的方式来讲用户需求，如何分解和优化需求，如果通过团队协同工作的方式来积极吸取经验教训，从中洞察用户的需求，开发真正有价值的、小而美的产品和服务。适合产品经理、用户体验设计师、产品负责人、业务分析师、IT项目经理、敏捷教练和精益教练阅读和参考，也更适合用作企业培训手册，打造高效能的团队协作能力。 数据挖掘的理论知识可以用于挖掘社会媒体数据。社会媒体挖掘用于解决社会媒体数据的问题，涉及网络分析和数据挖掘的基本概念、新问题以及有效的算法。 社会媒体挖掘培养出了一类新的数据科学家（data scientist），这些科学家精通社会学和计算科学理论，能够分析棘手的社会媒体数据，并且熟练地运用已经掌握的技能和理论（社会学和计算科学理论）以及一些计算工具，帮助我们探索广阔的社会媒体世界。

不可否认的是 SQL 是一个伟大的发明，它让增删改查的操作更加地便捷化，而且 SQL 的学习成本相对其他编程语言来说较低，被逼到会写 SQL 的运营和产品我都见过不少。。。 大数据行业跟 SQL 更是有不解之缘，可谓“万物皆可 SQL 化”，从Hive/SparkSQL等最原始的最普及的 SQL 查询引擎，到 Impala/Presto/ClickHouse/Kylin/Phoenix 等等 OLAP 引擎，再到流式的 Structured Streaming/Flink SQL/Kafka SQL，可见想彻底摆脱 SQL 是不可能的了，相比各式各样的接口，复杂的规则，SQL 化成了一个简单化的标志，因为默认IT界人人都会 SQL，那就约等于人人都会使用这些复杂的工具，多美好。 我想强调的是 SQL 是大数据从业者的必备工作技能，但是工作必须不能全是 SQL 。 专职 SQL Boy 其实就像是在工厂里工作的流水线工人，需求来了，噼里啪啦一顿操作把SQL跑起来，把结果再丢给下游，再来个需求，再噼里啪啦。。。如此循环往复。不知道大家有没有感同身受，如果有的话我就问一句：工厂都知道要自动化，为什么你还不明白呢？ 取数需求是永无止境的且无趣的，而且很多都是重复的，运营产品等需求方大佬们有时候要看这个产品今天的数据，就风风火火来了个紧急需求，看完之后发现哦不对，今天还没过完嘛

概述 数据挖掘常又被称为价值发现或者是数据勘探，一般是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是一种大量数据的高级处理方式。 常用的数据挖掘算法分为四大类：聚类、分类、关联以及推荐算法。另外还有一个预处理：降维算法 聚类算法 聚类是在一群未知类别标号的样本上，用某种算法将他们分成若干类别，这是一种无监督学习。其主要研究数据间逻辑上或物理上的相互关系。由聚类所组成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此类似，与其他簇中的对象相异。其分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别，还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。聚类算法的聚类效果如图所示 常用的聚类算法由k-means聚类算法、Canopy 聚类算法、FCM（Fuzzy C-Means，模糊C 均值）聚类算法、DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）聚类算法、LDA（Latent Dirichlet Allocation，隐含狄利克雷分配）算法、层次聚类算法、基于EM（Expectation-Maximization，最大期望）的聚类算法等。以下将对上述聚类算法从算法的简介

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/budding0828/article/details/90311670 数据预处理 为什么要进行预处理 现实世界的数据很“脏” 不完整的: 缺少属性值, 感兴趣的属性缺少属性值, 或仅包含聚集数据 如, occupation=“ ” 来源于：收集数据时，在不同的阶段具有不同的考虑；人/硬件/软件的问题等。 含噪声的: 包含错误或存在孤立点 如, Salary=“-10” 来源于：收集阶段；数据传输阶段等。 不一致的: 在名称或代码之间存在着差异 如, Age=“42” Birthday=“03/07/1997” 如, 原来排序 “1,2,3”, 现在排序 “A, B, C” 来源于：不同的数据源；功能依赖冲突。 数据预处理的主要任务 数据清洗（Data cleaning） 填充遗失的数据, 平滑噪声数据, 辨识或删除孤立点, 解决不一致性问题 数据集成（Data integration） 对多个数据库，数据立方或文件进行集成 数据变换（Data transformation） 规范化与聚集（Normalization and aggregation） 数据约简（Data reduction） 得到数据集的压缩表示，它小的多，但能够产生同样的（或几乎同样的）分析结果 数据离散化

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sunyaowu315/article/details/88843958 是一种决策树分类方法，采用基于最小距离的基尼指数估计函数，用来决定由该子数据集生成的决策树的拓展形。如果目标变量是标称的，称为分类树； 如果目标变量是连续的，称为回归树。分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。 优点： 1）非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树。 2）在面对诸如存在缺失值、变量数多等问题时CART 显得非常稳健 文章来源: https://blog.csdn.net/sunyaowu315/article/details/88843958