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本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析：核心概念、技术及实践》一书中的第3章，第3.5节，作者[美] 穆罕默德·古勒（MohammedGuller），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.5 API应用可以通过使用Spark提供的库获得Spark集群计算的能力。这些库都是用Scala编写的。但是Spark提供了各种语言...
学习《cognos bi报表展现及多维分析》王晓庆 cognos高级售前工程师全方位的bi功能即席查询：queue studio报表：report studio提供各种广度的报表类型各种类型的报表输出一致信息个性化有针对性的定制允许多用户、多用户群以及和it之间的协议可以通过email、portal、office、搜索、移动设备访问传统bi产品，不同的功能具备不...
一、数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与 日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背 景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来...
1. 背景近日项目要求基于爬取的影视评论信息，抽取影视的关键字信息。考虑到影视评论数据量较大，因此采用Spark处理框架。关键词提取的处理主要包含分词+算法抽取两部分。目前分词工具包较为主流的，包括哈工大的LTP以及HanLP，而关键词的抽取算法较多，包括TF-IDF、TextRank、互信息等。本次任务主要基于LTP、HanLP、Ac双数组进行分词，采用TextRank、互信息以及...
机器学习的有概率分类器(probabilistic),贝叶斯推理网络(bayesian inference networks) , 决策树分类器(decision tree) ,决策规则分类器(decision rule) ,基于回归的线性最小二乘llsf(regression based on linearleast squares fit ) , 符号规则归纳法( symboli...
《数据挖掘与R语言》基本信息原书名：Data Mining with R：Learning with Case Studies作者： (葡)Luís Torgo译者： 李洪成 陈道轮 吴立明丛书名： 计算机科...
# 导入第三方包import pandas as pd# 导入数据Knowledge = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\11\\Knowledge.xlsx')print(Knowledge.shape)# 返回前5行数据print(Knowledge.head())# 构造训练集和测试集# 导入第三方模...
1.原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。2.数据预处理包含数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约几种方法。3.数据挖掘中使用的数据的原则应该是从原始数据中选取合适的属性作为数据挖掘属性，这个选取过程应参考的原则是：尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；统一多数据源的属性值编码；去除惟一属性；去除重复性；去除可忽略字段；合理选择关联字段。...
我们将一个对象的一个属性扩展到多个对象的多个属性，就形成了矩阵。上面就是一个矩阵的示例。相异性矩阵：相异度矩阵存储n个对象两两之间的相似性，表现形式是一个n×n维的矩阵。d（i,j）是对象i和j之间相异性的量化表示，通常为非负值，两个对象越相似或“接近”，其值越接近0，越不同，其值越大，且d（i,j）= d（j,i），d（i,i）=0。相异度矩...
2.4.2 GSP算法广义序列模式（Generalized Sequential Pattern，GSP）算法是一个类似Apriori的算法，但它应用于序列模式。该算法是逐层算法，采取宽度优先策略。它具有如下的特征：GSP算法是Apriori算法的扩展。它利用Apriori性质（向下封闭），即，给定最小支持计数，若不接受某个序列，则其超序列也将丢弃...
分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label).决策树（详细介绍：http://www.tuicool.com/articles/Un6j2a）决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性。可以从生成的决策树中提取规则。算法思想：递归的选择一个属性对...
决策树是一种非常经典的分类器，它的作用原理有点类似于我们玩的猜谜游戏。比如猜一个动物：问：这个动物是陆生动物吗？答：是的。问：这个动物有鳃吗？答：没有。这样的两个问题顺序就有些颠倒，因为一般来说陆生动物是没有鳃的（记得应该是这样的，如有错误欢迎指正）。所以玩这种游戏，提问的顺序很重要，争取每次都能够获得尽可能多的信息量。AllElectronics顾客数据库标记...
1.简介数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是门槛很高的东西。诚然，如果做算法实现甚至算法优化，确实需要很多背景知识。但事实是，绝大多数数据挖掘工程师，不需要去做算法层面的东西。他们的精力，集中在特征提取，算法选择和参数调优上。那么，一个可以方便地提供这些功能的工具，便是十分必要的了。而weka，便是数据挖掘工具中的佼佼者。Weka的全名是怀卡...
数据挖掘算法总结1.分类算法所谓分类，简单来说，就是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。常用的分类算法包括：决策树分类法，朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，神经网络法，k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN)，模糊分类法等等决策树分类法机器学习中决策树是一个预测...
本节书摘来自华章社区《Hadoop大数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.4节数据挖掘建模过程，作者张良均 樊哲 赵云龙 李成华 ，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看1.4 数据挖掘建模过程从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程，如图1-1所示。1.4.1 定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需...
Source:http://jerry429.bokee.com/2993629.html张新长 马林兵等，《地理信息系统数据库》[M]，科学出版社，2005年2月 第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域，其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和...
二.Apriori算法 上文说到，大多数关联规则挖掘算法通常采用的策略是分解为两步： 频繁项集产生，其目标是发现满足具有最小支持度阈值的所有项集，称为频繁项集（frequent itemset）。 规则产生，其目标是从上一步得到的频繁项集中提取高置信度的规则，称为强规则（strong rule）。通常频繁项集的产生所需的计算远大于规则产生的计算花销。 我们...
时间序列数据挖掘综述http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/33d609ec4d936204560f1d14一、引言 时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，是一类重要的复杂数据对象。作为数据库中的一种数据形式，它广泛存在于各种大型的商业、医学、工程和社会科学等数据库中，如股票价格、各种汇率、销售数量、产品的生产能力、天气数据等。大量时间序列数据真实...
一元回归我们使用R中自带的数据集trees。其中包含了Volume（体积）、Girth（树围）、Height（树高）这三个变量。我们需要看的是体积和树转的关系。查看数据集：> head(trees)Girth Height Volume18.37010.328.66510.338....
1.数据结构主要的数据结构有：1.Attribute List 2.Class List对于数据集，每一个属性都有一个对应的Attribute List.如上图所示，每个Attribute List有两列，分别是对应的属性值和该条记录在Class List里的索引。根据不同的索引值，可以得到记录的类标。对于连续型的属性，Attribute L...
在数据挖掘技术中分类和聚类很容易让人混淆。分类和聚类是有区别的，下面是我整理的有关数据挖掘中分类和聚类的资料。1.分类分类是数据挖掘中的一项非常重要的任务，利用分类技术可以从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型（也常称为分类器），并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中。从机器学习的观点，分类技术是一种有指导的学习，即每个训练样本的数据对象已经有类标...
数据挖掘算法（Analysis Services – 数据挖掘）data mining algorithm is a set of heuristics and calculations that creates a data mining model from data.” xml:space=”preserve”>“数据挖掘算法”是根据数据...
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1.4 大数据分析的过程、技术与难点1.大数据分析的过程大数据分析的过程大致分为下面6个步骤：（1）业务理解最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将业务知识转化为数据分析问题的定义和实现目标的初步计划上。（2）数据理解数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测...
数据挖掘的任务分为描述性任务（关联分析、聚类、序列分析、离群点等）和预测任务（回归和分类）两种。本文简介预测任务。数据挖掘预测与周易预测有相似之处。周易建立在阴阳二元论基础上，对天地万物进行性状归类（天干地支五行论），精确到可以对事物的未来发展做出较为准确的预测。许多学者认为周易理论依据是万事万物的相似性、关联性和全息性原理。这三个原理已被现代科学所证实。全息性是指事物的某一局部包含了整体的信..
一、Aoriori原始算法：频繁挖掘模式与关联规则关联规则两个基本的指标(假设有事务A和事务B) 1、支持度(suport)：计算公式如下 2、置信度(confidence)： 关联规则的挖掘过程： 1、设定最小支持度阈值，找出所有的频繁项集且每个出现的次数要大于等于最小支持度阈值。 2、由频繁项集产生强关联规则：这些规则必须满足最小支持度和最...
1规划（BI系统经典架构）BI系统经典架构，由数据源层、数据仓库层、数据展现层构成，数据源层提供基础数据，数据仓库层存放各种聚合数据，数据展现层按业务场景展示数据。此处的数据仓库层，采用数据分层的设计理念，相对来说实时计算复杂度要求不高的数据放到开源数据库中（如MySQL），实时计算复杂度要求高的数据放到高性能数据库中（如SAPHANA...
接 数据挖掘模型的深入-客户流失分析（1）----step4-模型建立：流失模型是典型的学习模型，有几个常用方法可以选-决策树、逻辑回归（有人会尝试神经网络，不利于应用和解释，也可以试试看）。...
本节书摘来自异步社区《数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示》一书中的第1章，第1.1节，作者【美】EMC Education Services（EMC教育服务团队），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看第1章 大数据分析介绍数据科学与大数据分析——数据的发现 分析 可视化与表示关键概念大数据概述分析的实践状态商...
已经一年多没有做应用软件的的事情了，更别说Web方面了，最近一直在研究系统级的开发，前段时间研究编译工程，写了一门简单的编程语言，想把它实现为基于面向对象的Matlab语言，但是时间的限制太多了...今天上午花了1个小时，写了Kmeans，算是回顾曾经学过的算法，实现的方式很简答，没有采用means++，而是随机，初步检查应该是对的，详情见附件。Kmeans算法思想大家一定是很清楚的，否则你也..
第一章 weka介绍1.1 weka简介weka是怀卡托智分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis）的英文缩写，官方网址为：<http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/>，在该网站可以免费下载可运行软件和代码，还可以获得说明文档、常见问题解答、数据集和其他文献等资源。...
Spart是什么Spart是一个用来实现快速而而通用的集群计算平台。在速度方面，Spart扩展了广泛使用的Mapreduce计算模型，而且高效的支持更多的计算模式，包括交互式查询和流处理。Spart的一个主要特点是能够在内存中进行计算，因而更快。即使必须在硬盘上进行复杂计算，Spart依然比Mapreduce快。Spart适用于各种各样原先需要多种不同分布式平台的场景，包括批...
数据本章讨论一些与数据相关的问题，他们对于数据挖掘的成败至关重要。1.数据类型2.数据的质量3，使数据适合挖掘的预处理步骤：处理一方面是要提高数据的质量，另一方面要让数据更好地适应特定的数据挖掘技术和工具。4.根据数据联系分析数据：数据分析的异种方法是找出数据对象之间的联系，之后使这些联系而不是数据对象本身来进行其余的分析数据类型数据集可以看作数据对象的集合。数据对象：记录、点、向量、模式、事件、
分类用于预测数据对象的离散类别，预测则用于预断 欺诈检测等的方面。具有代表性的分类的方法 ：决策树方法 贝叶斯分类方法 神经网络方法 支持向量机方法 关联分类的方法 最后 将讨论提高分类和预测期准确率的一般性的策略分类的过程一般是有两个步骤组成的 第一个步骤是模型建立阶段，目的是描述预先定义的数据类或者概念集的分类器。这一步中会使用分类算法分析已有数据来构造分类器。第二步骤是使用第一步...
1.冰山立方体的相关概念 部分物化的立方体成为冰山立方体，其中部分物化所使用的标准或最小阈值称为最小支持度阈值或简称为最小支持度。 冰山立方体SQL查询语句： conpute cube sales_ice as select month,city,customer_group,count(*) from salesinfo cube by month,ci...
《大数据:互联网大规模数据挖掘与分布式处理》基本信息原书名：Mining of Massive Datasets作者： (美)拉贾拉曼(Rajaraman,A.) (美)厄尔曼(Ullman,J.D.) [作译者介绍]译者： 王...
1.4 大数据分析的过程、技术与难点1.大数据分析的过程大数据分析的过程大致分为下面6个步骤：（1）业务理解最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将业务知识转化为数据分析问题的定义和实现目标的初步计划上。（2）数据理解数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，...
大数据分析是21世纪卫生保健领域的一大颠覆，在多种方案的设计中，数据结构的选择是一项基本的设计考虑。许多大型系统的建设经验表明，系统实施的难度和系统建设的质量严重取决于是否选择最优的数据结构。 医疗保健行业在大...
3.4小结关联分析模型用于描述多个变量之间的关联，这是大数据分析的一种重要模型，本章主要探讨了回归分析、关联规则分析和相关分析这三类关联分析。3.1节介绍了回归分析模型，即描述一个或多个变量与其余变量的依赖关系，包括其基本定义和数学模型，并介绍了回归分析的基本计算方法和模型检验，紧接着介绍了回归模型的拓展，包括多项式回归、GBDT回归和XGBOOST...
# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge,RidgeCV# 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(...
一、背景和挖掘目标二、分析方法与过程客户价值识别最常用的是RFM模型（最近消费时间间隔Recency，消费频率Frequency，消费金额Monetary）1、EDA（探索性数据分析）#对数据进行基本的探索import pandas as pddata = pd.read_csv('data/air_data.csv', enc...
一些概念与定义 数据挖掘是从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。 数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。通常，数据仓库用称做数据立方体（data cube）的多维数据结构建模。 数据特征化（data characterization）是目标类数据...
回归回归是最为简单易用的一种技术，但可能也是最不强大（这二者总是相伴而来，很有趣吧）。此模型可以简单到只有一个输入变量和一个输出变量（在 Excel 中称为 Scatter 图形，或 OpenOffice.org 内的 XYDiagram）。当然，也可以远比此复杂，可以包括很多输入变量。实际上，所有回归模型均符合同一个通用模式。多个自变量综合在一起可以生成一个结果 — 一个因变量。然...
作为一种通用技术，数据挖掘可以用于任何类型的数据，只要数据对目标应用是有意义的。对于挖掘的应用，数据的最基本形式是数据库数据、数据仓库数据和事务数据。数据挖掘也可以用于其他类型的数据(例如，数据流、有序/序列数据、图或网络数据、空间数据、文本数据、多媒体数据和万维网)。数据库数据数据库系统，也称数据库管理系统(DBMS )，由一组内部相关的...
knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程.然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类过程.它是边測试边训练建立分类模型.算法的一般描写叙述步骤例如以下:...
早期的数据挖掘研究主要针对字符、数值型的商业数据，随着信息技术的不断提高以及移动设备和网络的广泛使用，数据产生的速度越来越快，数据收集的频率越来越高，数据密度的增长越来越显著，这些因素都使得大数据问题成为一种必然的趋势。而在大数据时代下很多商业数据都包含有时间和空间信息，比如设备，建筑，机构等的管理，能量的产生，分布及预测等。早期的数据挖掘研究主要针对...
数据结构与算法
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