数据挖掘

数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。 数据挖掘与传统的数据分析（如查询、报表、联机应用分析）的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先知，有效和可实用三个特征。 数据挖掘的目标是 从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能。 1.自动预测趋势和行为数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。 2.关联分析数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。 3.聚类数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集，即聚类。 4．概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。 5.偏差检测数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。 数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类、预测、聚类分析及时间序列分析等。 1.关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性

大数据专业未来就业前景如何？ 大数据人才稀缺 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。 大数据专业就业三大方向 大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。 大数据专业人才就业薪资 1基础人才：数据分析师  北京数据分析平均工资：¥ 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。 数据分析师岗位职责 业务类别:技术 业务方向:数据分析  工作职责: 1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析

“决策树”——数据挖掘、数据分析 决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。 数据挖掘 中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 一个决策树包含三种类型的节点： 1.决策节点——通常用矩形框来表式 2.机会节点——通常用圆圈来表式 3.终结点——通常用三角形来表示 决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源 数据库 的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树对于常规统计方法的优缺点 优点：

“决策树”——数据挖掘、数据分析 决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。 决策树的实现首先要有一些先验（已经知道结果的历史）数据做训练，通过分析训练数据得到每个属性对结果的影响的大小，这里我们通过一种叫做信息增益的理论去描述它，期间也涉及到熵的概念。 数据挖掘 中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测（就像上面的银行官员用他来预测贷款风险）。 从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。 一个决策树包含三种类型的节点： 1.决策节点——通常用矩形框来表式 2.机会节点——通常用圆圈来表式 3.终结点——通常用三角形来表示 决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源 数据库 的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。 决策树对于常规统计方法的优缺点 优点：

商业智能 ，又称 商务智能 ，英文为 Business Intelligence ，简写为 BI 。 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具 。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而 商业智能能够辅助的业务经营决策，既可以是操作层的，也可以是战术层和战略层的决策 。为了 将数据转化为知识 ，需要利用 数据仓库 、 联机分析处理（ OLAP ）工具 和 数据挖掘 等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它 只是数据仓库、 OLAP 和数据挖掘等技术的综合运用 。 商业智能的概念于 1996 年最早由加特纳集团（ Gartner Group ）提出，加特纳集团将商业智能定义为： 商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定 。 商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处 。 可以认为， 商业智能是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（ insight ），促使他们做出对企业更有利的决策 。商业智能一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成

首先说明数据处理和分析的基本步骤 这门课程，我们可以称之为数据挖掘（data mining），也不能完全这么说，理由是如果完全称之为数据挖掘的话是过誉了，并不能完全覆盖所有的内容；但是相应的课程内容可以为系统学习数据挖掘打下基础。以下是许多数据挖掘的开源网站： 因此，我们目前所做的工作可以称之为“个人数据挖掘”（personal data mining） 目的是使用python编程解决一些简单的（simple）和初级的（rudimentary）的数据挖掘问题，不是为了成为好的数据分析专家，而是为了帮助成为更好的程序员。 知识点1：本章项目概要 来源： CSDN 作者： Gary_Xiee 链接： https://blog.csdn.net/weixin_43593303/article/details/103850508

缺失值分析及处理 缺失值出现的原因分析 采取合适的方式对缺失值进行填充 异常值分析及处理 根据测试集数据的分布处理训练集的数据分布 使用合适的方法找出异常值 对异常值进行处理 深度清洗 分析每一个communityName、city、region、plate的数据分布并对其进行数据清洗 0、调包加载数据 首先，我们要做的就是加载可能要用到的包。以及源数据的导入； #coding:utf-8 #导入warnings包，利用过滤器来实现忽略警告语句。 import warnings warnings . filterwarnings ( 'ignore' ) # GBDT from sklearn . ensemble import GradientBoostingRegressor # XGBoost import xgboost as xgb # LightGBM import lightgbm as lgb import pandas as pd import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import seaborn as sns #Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装 from sklearn . model_selection import KFold #用于交叉验证的包

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 在上一篇 数据挖掘入门算法整理 中提到， Apriori算法是 关联规则算法中使用最为广泛的算法，这次我们就来学习下该算法的基本知识。 一、算法概述 Apriori 算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的 算法，它是由Rakesh Agrawal 和RamakrishnanSkrikant 提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k- 项集用于探索（k+1）- 项集。首先，找出频繁 1- 项集的集合。该集合记作L1。L1 用于找频繁2- 项集的集合 L2，而L2 用于找L2，如此下去，直到不能找到 k- 项集。每找一个 Lk 需要一次数据库扫描。为提高频繁项集逐层产生的效率，一种称作Apriori 性质的重 要性质 用于压缩搜索空间。其运行定理在于 一是频繁项集的所有非空子集都必须也是频繁的，二是非频繁项集的所有父集都是非频繁的 。 二、应用场景 Apriori算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯；网络安全领域中的入侵检测技术；可用在用于高校管理中，根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作；也可用在移动通信领域中，指导运营商的业务运营和辅助业务提供商的决策制定。 三、 基本概念 Apriori算法最重要的两个概念为支持度(support)和置信度

1.关联规则 2.回归 3.分类 4.聚类 5.神经网络 6.贝叶斯 来源： https://www.cnblogs.com/zhihaospace/p/12169035.html

转载：原文出处：https://www.cnblogs.com/lijinze-tsinghua/p/10763326.html 一、 相关会议 对于推荐系统领域，直接相关的会议不多，但由于推荐系统会涉及到数据挖掘、机器学习等方面的知识，并且推荐系统作为数据挖掘和机器学习的重要应用之一，同时推荐系统往更大的领域靠拢的话也属于人工智能的范畴，因此很多做推荐的学者把目光也瞄向了数据挖掘、机器学习和人工智能方面的会议。所以，如果想关注推荐系统的前沿，我们需要不仅关注推荐系统年会，还需要关注其他与推荐挂钩的会议。 1、与推荐系统直接相关的会议 RecSys -The ACM Conference Series on Recommender Systems. 2、数据挖掘相关的会议 SIGKDD - The ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. WSDM - The International Conference on Web Search and Data Mining. ICDM - The IEEE International Conference on Data Mining. SDM -TheSIAM International Conference on Data Mining. 3