含有数据分析与数据挖掘的实践及学习代码.zip

简介：
本资源包涵盖数据分析与数据挖掘领域的实战教程和编程代码，适合初学者快速入门并掌握相关技能。 本项目包含数据分析与数据挖掘的学习代码及实战案例。很多内容是边学边实践的成果，在参考书籍的过程中对其中过时或错误的部分进行了修正。 数据挖掘作为一个近年兴起的概念，其实质在于通过一系列方法处理原始数据以获得适合建模的数据集，并利用这些数据建立模型来发掘已知信息中的潜在价值。一般步骤如下： 1. **数据获取**：采用各种方式收集所需的数据，通常为Excel或CSV等表格形式。 2. **数据探索**：对所获数据进行初步分析，了解其特征（例如每列的平均值、分位数、最大最小值及空缺数量）。 3. **数据预处理**：这是整个过程中最耗时的部分。通过对原始数据进行必要的调整和清理工作（如修正异常值、简化属性集、清洗数据等），以生成适合建模的数据集。 4. **数据挖掘与模型构建**：根据具体任务需求选择相应的模型，但需通过优化算法及提高准确率来完善这些模型。（例如分类预测或关联规则发现）。后续处理通常涉及将建立的模型应用于实际场景中。