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【商务智能】数据预处理

商务智能系列文章目录 【商务智能】数据预处理 ---- 文章目录 商务智能系列文章目录 前言 一、数据预处理主要任务 二、数据规范方法 1、z-score 规范化 2、最小-最大规范化 三、数据离散方法...1、分箱离散化 2、基于熵的离散化 总结 ---- 前言 在进行数据分析之前 , 先要对数据进行预处理操作 , 本篇博客简要介绍常用的数据预处理方法 ; 一、数据预处理主要任务 数据预处理主要任务...: ① 数据离散化 : 分箱离散化 , 基于熵的离散化 , ChiMerge 离散化 ; ② 数据规范化 : 又称数据标准化 , 统一 样本数据的 取值范围 , 避免在数据分析过程中 , 因为属性取值范围不同..., 在数据分析过程中导致分析结果出现误差 ; 如 : 时间属性的数值 , 有用秒作为单位的 , 有用小时作为单位的 , 必须统一成同一个时间单位 ; ③ 数据清洗 : 识别 和 处理 数据缺失 , 噪音数据...( 信息与熵 | 总熵计算公式 | 每个属性的熵计算公式 | 信息增益计算公式 | 划分属性确定 ) 博客 ; ---- 总结 本博客主要讲解数据预处理需要进行的操作 , 数据规范化 , 数据离散化

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数据分析：产品促销价值分析和评估

年底了，很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动，那么如何评估产品促销带来的价值呢？...下面以一家电商平台的数据为例，目前能够使用的数据：有不同产品第一季度总销售额、销售利润和产品相关流水的销售利润的数据： ?...通过上图，我们可以综合观察第一极端所有产品的销售利润状况，获得如下信息： 1、净利润为负的产品很多，折价促销确实成为了持续性的习惯。...2、大折扣促销的产品数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大，并且颜色为红，说明很大销售额的产品都在赔钱，这些产品的累计销售额很大，但都是大折扣促销的产品，以至于利润都为负。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。

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    数据预处理技术研究 | 冰水数据智能专题 | 1st

    1 数据预处理解决什么问题 数据预处理是数据挖掘的重要一环，要使挖掘方案挖掘出丰富的知识，就必须为它提供干净、准确、简洁的数据。...实际使用的系统中，存在大量的模糊信息，有些数据设置还具有一定的随机性质。 2 数据预处理在数据挖掘中的定位 一个完整的数据挖掘系统必须包含数据预处理模块。...主要包括重复数据处理和缺值数据处理，并完成一些数据类型的转换。 数据清洗可以分为有监督和无监督两类。...正如你所见的，在R语言里你有许多方法来预处理数据集。 （1）数据科学家或开发者的大数据集预处理 诸如R或Python这样的编程语言可用于处理小数据集。...这些工具在底层人工智能的驱动下变得越来越智能。 下面的例子展示了如何使用两个开源数据科学工具KNIME和RapidMiner 来预处理Titanic数据集： ?

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    人工智能创新应用50强出炉，达观数据领跑文本智能处理领域

    上海浦东人工智能创新企业达观数据荣誉入选。 ? ?...达观数据的文本智能处理平台准确高效的文字处理表现，入围创新50强榜单是实至名归。达观数据从成立至今，一直致力于为企业实现文本自动化处理，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。...创始团队在文本挖掘领域已有10余年积累，多次斩获国际数据挖掘最高级别竞赛ACM KDD 和CIKM的世界冠亚军大奖，拥有30多项国家发明专利，并获得国内著名投资机构真格基金和软银赛富的多轮投资，成文中国文本智能处理领域的领跑者...达观数据：企业的文本智能处理专家 除了领先的技术实力，达观数据更重视让技术完美贴合企业的业务场景。...文档资料是各大企业中常见的信息承载与交流方式，企业如何利用先进的技术快速准确处理文档信息，完善企业文本的自动化处理能力，也是向智能化转型的关键一步。

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    GMIC2018，达观数据文本智能处理技术瞩目全场

    达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，与全球知名的科学家、企业家、投资人、创业者共同探讨热门技术和应用，分享人工智能中文本智能处理的创新思路和行业应用。 ?...在本次大会上，达观数据相关负责人为大家展示了文档智能审阅系统： 基于达观核心技术团队在自然语言处理领域近10年技术积累，文档智能审阅系统可协助金融、制造、通信、法律、审计、媒体、政府多个行业的文字密集企业完成文档审阅工作...系统目前包含了常用的风险智能审核、关键信息智能抽取、文档内容智能纠错和智能比对等功能。通过智能化的处理方式，极大提升了企业文字自动化处理准确率和效率。...在达观数据为招商银行提供的智能推荐引擎中，通过千人千面的资讯内容和商品信息的精准推荐，极大提升了用户体验，企业的推荐内容点击率大幅提升。 在现场达观数据也特别介绍： ?...达观数据作为全球领先的文本智能处理专家，致力于为企业提供完善的文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服务，也是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司。

    1.2K20

    智能监控面临更大挑战 大数据处理需改善

    大数据对监控数据处理的价值 大数据在对安防数据处理价值上主要体现在以下几个方面： 一、数据应用效率不断提升。...大数据智能监控的六大应用 大数据对安防监控数据处理能力的要求在六个应用中有具体体现，无论图像升级还是识别方式升级，其最终是在高清的基础上进一步突出了智能监控的作用。...这三大挑战在一定程度上反映出当前视频大数据处理领域存在的主要问题，同时也对视频大数据处理技术提出了更高的要求。 1、“存不下”主要体现在视频压缩编解码性能的限制。...在智能监控领域，传统的智能分析方法较多的是在CIF格式下进行算法处理，这样处理速度更易达到实时。当传统视频向高清视频转换过渡时需要多重处理策略相结合进行算法分析，这需要持续的研发革新。...见赛迪网：智能监控面临更大挑战 大数据处理需改善

    1.6K80

    探讨一下大促销当中数据库可能出现的问题

    无非就是：CPU、磁盘IO、内存等等一系列硬件 在研究性能时候,先带大家来了解三个术语 QPS: 每秒查询率QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准,简言之就是数据库每秒能查多少数据...TPS: 服务器每秒处理的事务数。...在访问量急剧增大的情况下,数据库每秒能处理多少个QPS就显得很重要了。...假设我们现在只有一个CPU进行处理SQL语句 10ms处理1个SQL 1s处理100个SQL QPS<=100 在假设如果处理SQL语句的时间变长 100ms处理一个SQL 1s处理10...修改表结构需要长时间锁表 同建立索引一样,会造成长时间的主从延迟 影响正常数据的操作,阻塞数据 因为所有的Insert语句都会阻塞,都需要等到你的表结构修改完成后才能处理。

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    Python做数据分析（一）分析社区超市运营数据，自动更新促销时间

    1.读取数据 数据存放在表格中，我们用pandas将其读出来 import pandas as pd data=pd.read_csv('超市运营数据.csv',encoding='gbk',parse_dates...2.分析哪些类别的商品比较畅销 首先将数据按照类别ID进行分组，然后对分组后的销量进行求和，最后用reset_index重置索引 data_group=data.groupby("类别ID")["销量"...30026255 62.375 7 29989058 56.052 510 30027007 48.757 903 30171264 45.000 4.分析不同门店的销售额占比 首先计算销售额，并添加到数据中...5.分析超市客流高分高峰时间段 了解客流高峰时间段是很有必要的，可以帮助超市确定什么时间开展促销活动最合适 首先从日期中提取小时数 data['小时']=data['成交时间'].map(lambda...从上图可以发现，8点至10点是超市一天中的销量高峰期，然后17至19点又有一个小高峰，所以这两个时间段搞促销效果会比较好！

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    深度学习技术在文本数据智能处理中的实践

    在前不久InfoQ主办的Qcon全球软件开发大会上，达观数据创始人陈运文博士受邀出席发表了《文本智能处理的深度学习技术》的演讲。...深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...人工智能目前的三个主要细分领域为图像、语音和文本，老师分享的是达观数据所专注的文本智能处理领域。...文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类...文本数据经过清洗、分词等预处理之后，传统方法通过提取诸如词频、TF-IDF、互信息、信息增益等特征形成高维稀疏的特征集合，而现在则基本对词进行embedding形成低维稠密的词向量，作为深度学习模型的输入

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    Python人工智能：基于sklearn的数据预处理方法总结

    通过数据预处理使得数据适应模型的需求。...sklearn中进行数据预处理的模块包括如下两种： (1) preprocessing：几乎包含数据预处理的所需要的所有函数； (2) Impute：专用的缺失值填充工具。...最常用的无量纲化处理方法包括数据归一化处理与标准化处理两种： 1. preprocessing.MinMaxScaler:数据归一化处理 数据归一化处理(Normalization，又称为Min-Max...:", scaler.var_) 输出如下所示： 三、sklearn中的数据缺失值处理方法 在实际的数据处理中，缺失值处理是最为重要的内容之一。...四、sklearn中的数据编码方法 对于大多数机器学习算法，比如逻辑回归、SVM、KNN登算法，它们只能处理数值型数据，而不能处理文字。

    1.8K10

    【智能】自然语言处理概述

    2 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。...其中包括数据清洗，停用词处理，分词，词频统计，排序等常用方法。真题算是结构化数据，有一定规则，比较容易处理。...此过程其实就是数据清洗过程）最后把所有单词集中汇总，再去除如：a/an/of/on/frist等停用词（中文文本处理也需要对停用词处理，诸如：的，地，是等）。...事先收集处理数据集（涉及网络爬虫和中文切词，特征选取） 2. 预处理：（去掉停用词，移除频数过小的词汇【根据具体情况】） 3....特征处理是特征工程的核心部分，特征处理方法包括数据预处理，特征选择，降维等。 2 特征提取：特征提取是指将机器学习算法不能识别的原始数据转化为算法可以识别的特征的过程。

    1.5K50

    智能云组网平台EasyNTS中发送HttpPost请求如何处理数据？

    目前，越来越多的企业对智能化办公需求强烈，越来越需要移动办公和资源共享。但要实现这些，需要较高的网络部署成本且运行维护复杂，普通企业和个人难以承担。 智能云组网的出现，将这一问题简单化。...使用我们智能云组网的硬件终端根据需求直接配置在终端网络现场；在云端部署云组网平台EasyNTS，集中管理所有接入的云终端设备，实现接入与管控、动态组网、远程运维、文件传输、远程指令调用等功能，从终端到云端...在发送http的post请求的时候，如何携带请求数据和处理返回数据？下面这段代码就给出了解决方案： ? 视频云组网平台界面： ?

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    AI人工智能预处理数据的方法和技术有哪些？

    AI人工智能 预处理数据在人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）领域中，数据预处理是非常重要的一环。它是在将数据输入到模型之前对数据进行处理和清洗的过程。...数据预处理可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。本文将详细介绍AI人工智能预处理数据的方法和技术。数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步。...数据归一化数据归一化是将数据缩放到特定的范围内，以便它们可以被机器学习算法处理。数据归一化可以通过以下几种方式进行：图片最小-最大规范化：最小-最大规范化是将数据缩放到0到1之间的范围内。...总结本文介绍了AI人工智能预处理数据的方法和技术，包括数据清洗、数据转换、数据归一化和数据集划分等。数据预处理是机器学习中非常重要的一环，它可以提高模型的准确性、可靠性和可解释性。...选择合适的数据预处理方法和技术可以提高机器学习模型的性能，使其更加适合应用于实际问题中。

    2.8K00

    物联网、大数据、人工智能——智慧农业的视频监控与数据处理

    联网信息整合是智慧农业最为关键的环节，现代农业的传感数据相对单一，对获取的数据仍需要手动整理与分析，缺乏智能化的信息管理平台，无法做到灾害预警与应对的联动。...而智慧农业传感数据则更为多样，集传感、存储、分析、联动于一体，可实现远程检测和控制，并有多样化的报警方式。运用物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，可实现农业生产的精确管控，促进农业高质量发展。...EasyCVR平台基于农业智能软件、硬件装备的支撑，结合农业物联网、移动互联网、AI智能分析、视频监控与处理等技术，实现农业大数据的采集、传输、存储、共享等，推动种植、养殖、水产、农产品物流等农业基础设施的智能化升级...，实现农业大数据的监管、溯源、运输等全过程管理。...远程监管24小时高清视频监控，支持公网实时视频监控与录像回放，随时了解农场各个区的实时状况，提高处理各种突发事件的响应速度，确保整个农场的安全生产。

    1.8K20

    【数据】数据预处理

    小编邀请您，先思考： 1 数据预处理包括哪些内容？ 2 如何有效完成数据预处理？ 数据的质量和包含的有用信息量是决定一个机器学习算法能够学多好的关键因素。...因此，我们在训练模型前评估和预处理数据就显得至关重要了。...数据预处理没有统一的标准，只能说是根据不同类型的分析数据和业务需求，在对数据特性做了充分的理解之后，再选择相关的数据预处理技术，一般会用到多种预处理技术，而且对每种处理之后的效果做些分析对比，这里面经验的成分比较大...数据预处理的主要任务 1）数据清理 填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性 2）数据集成 集成多个数据库、数据立方体或文件 3）数据变换 规范化和聚集 4）数据归约 得到数据集的压缩表示...小结 本文我们简单介绍了数据挖掘中数据预处理的相关内容，只能说是浅尝辄止吧，期待更深入的研究。

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