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【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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【数据挖掘】数据挖掘与预测分析术语

大数据（Big Data）: 大数据既是一个被滥用的流行语，也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据，这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...在商业领域，预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实，以更好了解消费者、产品、合作伙伴，并为公司识别机遇和风险。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。...数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。...3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析...而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。...6 数据挖掘的开发流程 6.1 数据获取 6.2 数据清洗 6.3 数据变换 6.4 特征工程 6.5 模型训练 6.6 模型优化 6.7 结果分析三、数据分析相比于数据挖掘，数据分析更多在于利用一定的工具和一定的专业知识分析数据

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数据挖掘与数据分析

一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。...数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。...3、交叉学科方面，数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析；数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合数据挖掘和数据分析的相似之处： 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析...而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。...6 数据挖掘的开发流程 6.1 数据获取 6.2 数据清洗 6.3 数据变换 6.4 特征工程 6.5 模型训练 6.6 模型优化 6.7 结果分析三、数据分析相比于数据挖掘

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浅谈数据挖掘与数据分析？

浅谈数据分析与数据挖掘? 　　数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。　　...从分析的结果看，数据分析的结果是准确的统计量，而数据挖掘得到的一般是模糊的结果。...很多时候数据分析师也在做挖掘方面的工作，而数据挖掘工程师也会做数据分析的工作，数据分析也有很多时候用到数据挖掘的工具和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R就是一个很好的例子。...数据分析与数据挖掘的区别　　数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。　　来源：数据科学网公众号

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GEO数据挖掘富集分析

以下是富集分析需要用到的R包 rm(list = ls()) load(file = 'step4output.Rdata') library(clusterProfiler) library(ggthemes...，否则跳过这段代码 a = 1 #假装是限速步骤 print("bye") #保存运行结果，下次运行到这里时直接加载结果 save(a,file = f) } load(f) GO富集分析步骤...gene_diff = c(gene_up,gene_down) #2.富集分析 f = paste0(gse_number,"_GO.Rdata") if(!...：多分组数据多个数据联合分析（发文章一般都是很多数据）策略1.各自差异分析再取两个的交集策略2.先合并再分析原则上应该选择同一个芯片平台的GSE 需要处理批次效应（Batch effect）...不要选择一个全是处理组，一个全是对照组的数据合并批次效应：由于【不同时间、不同人、试剂量不同、芯片不同、实验仪器不同、自己测的数据与网上的数据混合使用】导致的，并不是由于组间差异导致表达量的不同！！

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Pandas数据挖掘与分析

Pandas介绍 pandas 2008年WesMcKinney开发出的库专门用于数据挖掘的开源python库以Numpy为基础，借力Numpy模块在计算方面性能高的优势基于matplotlib...，能够简便的画图独特的数据结构为什么使用Pandas Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？...，我们将读取一个真实的股票数据。...17.98 17.54 16.50 122471.85 0.88 5.28 4.19 0.00 统计运算 describe() 综合分析...# 选取10行数据保存,便于观察数据 data[:10].to_csv(".

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数据挖掘应用实例分析

数据挖掘应用实例分析 ——个性化推荐系统数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类...还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。 ...二、基于内容的推荐，即根据不同内容的元数据，进行内容相关性的分析。三、根据协同过滤的推荐，通过对用户偏好信息的过滤，发现不同内容的相关性或者不同用户的相关性。 ...这些数据挖掘有关技术已经在很多领域取得了成就，譬如推荐系统应用的鼻祖Amazon，就是通过消费偏好对比以及一些混合手法，来对用户进行精准的页面推荐，现在的淘宝、京东、天猫等电商平台显然也采用了这种方式进行个性化推荐...总而言之，个性化推荐是日常生活中最能体现数据挖掘的应用实例之一，人们对于它的研究已经很多年了，而且还将基于社会文化的不断变迁继续发展下去。

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【数据挖掘】客户价值分析

揭秘后，您就更加理解用必要长度和宽度的样本数据建立起一套牢固、可靠随机模型的重要意义，样本越大，客户价值推测结果就越接近即将发生的事情。...4、购买频率、平均金额移转期望值及移转概率计算针对上述举例，移转期望值及移转概率的推导结果如下：样本数据的最小频率=1，最大频率=3：样本数据的最小平均金额=0.01，最大平均金额=499,999.00...另一方面，也可能出现少许产品成本、费用数据没有及时填写进CRM系统，例如“机会-产品”中未及时填写或更新产品/销售价/成本价，造成统计时产品成本=0.00、毛利率=100%；或者极特殊的数据没有排除，例如上期毛利率为负值...在完整客户关系生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期)，分析客户今后价值的意义远远大于分析客户历史价值，因此通常所讲的客户价值分析是对客户今后的价值进行分析。...客户价值分析，是企业决策最重要的依据之一，请做好您企业的客户价值分析，正确指引商务运营。

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数据挖掘之会员分析

引言说到数据挖掘，就不得不说到会员分析。老生常谈的问题，包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。...而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化，从过去做产品，到现在做会员服务，从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。...数据挖掘在这过程中，先找出我们的潜在用户，什么意思，就是可能会用我们业务的用户。比如你推车主业务，前提是我要有车吧。比如你推理财产品，前提我有资金。找到这些潜在用户，怎么挖掘他们的价值。...常见的数据挖掘中应用到得是预测LR、RF，根据过往他们的消费历史数据来训练。而针对流失的用户我们需要不需要挽回呢？我们之前零售测算过的成本发现通过挽回用户的方式得不偿失，成本很高。...围绕会员价值的数据挖掘有很多，会员价值包括历史价值、当前价值、影响价值和未来价值。比例大致在2：5：1：2 。所以当你在给会员价值打分的时候，需要结合他多方面的影响来权重考虑。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题...数据挖掘算法的五个标准组件 : ① 模型或模式结构 : 决策树模型 , ( 信念 ) 贝叶斯模型 , 神经网络模型等 ; ② 数据挖掘任务 : 概念描述 , 关联分析 , 分类 , 聚类 , 异常检测..., 趋势分析等 ; ③ 评分函数 : 误差平方和 , 最大似然 , 准确率等 ; ④ 搜索和优化方法 : 随机梯度下降 ; ⑤ 数据管理策略 : 数据存储 , 数据库相关 ; 1 ....异常模式 , 频繁模式 ; ② 描述建模 : 如聚类分析 ; ③ 预测建模 : 如分类预测 , 趋势分析等 ; 3 ....| 评分函数 | 搜索和优化算法 | 数据管理策略 ) 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 ) 三、

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图解数据分析 | 业务分析与数据挖掘

例如：在图表中设置目标值、平均值、中位数等标准，与实际数据形成标准对比，分析数据情况。...，点击不同维度数据，进行细分分析，通过多层钻取，直接在图表中点击查看细分数据，每层数据均可选择适合的图表类型进行展。...（2）聚焦下钻对于数据中的一些重点数据，进行聚焦分析，在整体分析中，想要查看特别关注的部分数据详情，可以使用聚焦及下钻的功能，进行自由分析。...1.9 聚类分析聚类分析是将数据分为相对同质的群组的分析方法。网站分析中的聚类主要分为：用户聚类、页面或内容聚类或来源聚类。...[6f0193e45e53df6edcb2fd27af264ae3.png] 二、数据挖掘与机器学习应用 [a45ee05617a69638e2f6ee2b18f87787.png] 2.1 监督学习

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这就是我认为的图数据挖掘。从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。...数据图：则是以数据节点为基础来进行分析图，模式图：则是以数据整个关系模型来进行分析数据。可能解释存在错误，望指正。我之前主要是接触数据图一块的东西，模式图没有太多了解。

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数据分析与数据挖掘 - 07数据处理

一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子...Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。...比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。...它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。...参数data，指的是你的数据集。参数values，指的是要用来观察分析的数据值，就是Excel中的值字段。参数index，指的是要行索引的数据值，就是Excel中的行字段。

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数据挖掘典型应用：关联分析

关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。那什么是关联分析呢？...在超市经常我们看到商品组合打包在一起优惠销售，例如：飘柔洗发水+玉兰油沐浴露、方便面+火腿肠，面包+牛奶，在这些产品组合的背后必然有相应的数据进行支撑，才敢推出相应的优惠组合套装，而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析...关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。...做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。关联分析应主要事项 1. 注意购买产品赠送礼品的人为因素影响规则。...关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业做很多很有用的产品组合推荐、优惠促销组合，同时也能指导货架摆放是否合理，还能够找到更多的潜在客户，的确真正的把数据挖掘落到实处。

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数据挖掘之时间序列分析

时间序列分析的目的是给定一个已被观测了的时间序列，预测该序列的未来值。模型名称描述平滑法常用于趋势分析和预测，利用修匀技术，削弱短期随机波动对序列的影响，使序列平滑化。...一般将其转变成平稳序列，应用有关平稳时间序列的分析方法，如ARMA模型。如果时间序列经差分运算后，具有平稳性，称该序列为差分平稳序列，使用ARIMA模型进行分析。...分析方法分为两类：（1）确定性因素分解的时序分析把所有序列的变化都归结为四个因素，长期趋势、季节变动、循环变动和随机变动的综合影响。...R语言实现： 1、读取数据集 2、生成时序对象，检验平稳性 sales = ts(data) #生成时序对象 plot.ts(sales,xlab="时间",ylab="销量") #作时序图 acf...model = ARIMA(data,(p,1,q)).fit() #建立ARIMA（0,1,1）模型 model.summary2() #模型报告 model.forecast(5) #预测5天的数据

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数据分析与数据挖掘 - 09邻近算法

现在假设我们已经有一个已经标记好的数据集，也就是说我们已经知道了数据集中每个样本所属于的类别。这个时候我们拥有一个未标记的数据样本，我们的任务是预测出来这个数据样本所属于的类别。...显然邻近算法是属于监督学习(Supervised Learning)的一种，它的原理是计算这个待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取其距离最近的k个样本，那么待标记的数据样本所属于的类别，就由这距离最近的...4 优缺点分析优点：准确性高，对异常值有较高的容忍度，原因是异常值会单独分布在坐标系的一个角落，取k个邻居的时候大概率失去不到这个异常值的。...关键点：k值的选取，首先k值一定是奇数，这样可以确保两个类别的投票不会一样，其次，k值越大，模型的偏差越大，对于噪声数据（错误数据或异常数据）越不敏感，k值太小就会造成模型的过拟合。...2 导入数据集我们可以通过sklearn库的自带数据集直接引入鸢尾花的数据集，在这个数据集中，我们可以通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度和花瓣宽度四个属性来预测未标记的鸢尾花属于哪个类别。

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数据分析与数据挖掘 - 05统计概率

一统计学基础运算 1 方差的计算在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。...方差很适合用来研究数据的离散程度，但是会存在两个问题：有时数值会变得特别大运算的结果变成了原来的平方为了解决上面的问题，我们会把最后的结果开方，就像这样： ?...分析：我们用数字1来表示抛得的结果为正面，用数字-1来表示抛得的结果为反面。为了呈现出概率分布的情况，我们需要有足够多的人来参与这个游戏，并且让他们两两一组来进行对决。...** 2 # 计算所有参加赌博的组的平均值 average_amount = np.sqrt(sd_amount.mean(axis=0)) print(average_amount) # 画出数据...在已知的数据样本中，共有36封邮件。其中的24封邮件为正常邮件，12封邮件为垃圾邮件。

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数据分析与数据挖掘 - 02基础操练

二背景介绍这是一组航空公司用户的数据，我们希望能够从这些数据中分析出有价值的信息，数据如下。...四分析流程回顾一下分析的流程，主要分为以下五步：数据源 - 从业务系统中得到数据抽取 - 抽取历史数据数据探索 - 探索数据中的缺失值，异常值数据预处理 - 清洗转换数据数据建模 - 建立机器学习模型...九数据可视化用纯数据的方式不利于我们观察聚类分析的结果，让我们数据可视化的方法绘制成图形来看一下吧。...一个优秀的数据分析师的功底即将呈现的时刻到了，上面我们做的所有的工作就是为了最后这一步，如何结合业务场景分析出用户价值和后续应对策略已以及营销方案才是我们做数据分析的重中之重。...相信通过这一章的学习，你一定能够掌握数据分析的整个流程，并且对数据有一个全新的认知了。

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GEO数据挖掘补充(三)——多数据联合分析

来自——生信技能树课程多数据联合的分析的方法:分别分析: 各自分析,差异基因取交集合并后再行差异分析:原则上选择来自同一平台的GSE____不同平台测定基因不同,可能出现某些基因的缺失,有方法打破)需要处理批次效应...(不同时间/不同人/不同批次的试剂/不同机器.....)不要选择一个全是处理组,一个全是对照组的数据合并——(难以区分2组间的差异是生物学差异还是批次效应?)...早期进行数据合并rm(list = ls())library(GEOquery)library(stringr)gse = "GSE83521"eSet1 <- getGEO("GSE83521",...) %in% rownames(exp2))#x%in%y——x的每个元素都在y中存在吗(一对多)length(intersect(rownames(exp1),rownames(exp2)))#两个数据集并非完全匹配...exp),main="Original",las=2)boxplot(as.data.frame(exp_rectify),main="Batch corrected",las=2)#解决批次效应后的数据作图

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