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数据分析与挖掘

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简介：
《数据分析与挖掘》是一门探索数据背后的规律和价值的学科，通过统计学、机器学习等方法对大量数据进行分析，帮助企业或个人从海量信息中提取有价值的知识。 关于数据分析的几篇论文以及数模课程中的数据分析课件和软件应用资料。

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  • 数据分析与挖掘
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    《数据分析与挖掘》是一门探索数据背后的规律和价值的学科，通过统计学、机器学习等方法对大量数据进行分析，帮助企业或个人从海量信息中提取有价值的知识。 关于数据分析的几篇论文以及数模课程中的数据分析课件和软件应用资料。
     
  • 数据分析与挖掘.zip
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    《数据分析与挖掘》是一本全面介绍如何从大量数据中提取有价值信息的专业书籍。书中涵盖了统计学、机器学习等领域的知识和技能，适合初学者及专业人士阅读参考。 包含十几万条电话、短信、网络及APP数据资源的集合，适用于“Python数据挖掘处理完整项目及详细解释”这篇博客的内容。
     
  • Python数据挖掘与分析
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    《Python数据挖掘与分析》是一本详细介绍如何使用Python进行高效数据分析和数据挖掘的技术书籍，适合希望掌握数据科学技能的数据分析师、程序员阅读。 这是一本很好的讲解Python数据分析与数据挖掘的教材，包含了许多实例，非常适合跟踪学习，并且内容非常详细。
     
  • Python数据挖掘与数据分析集
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    《Python数据挖掘与数据分析集》是一本全面介绍如何运用Python进行高效数据处理、分析及挖掘的技术手册。书中结合实际案例深入浅出地讲解了各种实用的数据科学方法和技术，帮助读者掌握从数据清洗到模型构建的全流程技能，适合初学者和专业人士参考学习。 Python数据分析涉及使用数据集进行实践操作，并包括源代码、实例源码以及相关的数据集。
     
  • GTD数据分析挖掘
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    GTD数据分析挖掘专注于运用先进的数据科学方法和技术，对个人或组织的任务管理（Getting Things Done, GTD）体系中的大量信息进行深度分析与洞察提取，旨在优化效率和决策过程。 对GDT全球反恐数据集进行了分析和数据挖掘，以确定哪些攻击频繁发生、在何处以及何时发生的规律，并探讨了纬度等因素的影响。此外还预测下一年度哪个地区可能发生恐怖袭击概率最大。采用了KNN（k近邻算法）和K-Means等方法进行研究，并尝试预测未有组织宣称的事件是由哪一组织实施的。
     
  • 淘宝的数据挖掘与分析
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    《淘宝的数据挖掘与分析》是一本深入探讨电商平台数据分析技术的应用书籍，聚焦于淘宝平台，涵盖用户行为分析、商品推荐系统及市场趋势预测等多个方面。 完整版淘宝单类商品全品类数据挖掘及数据分析代码包括了requests、pandas、matplotlib、xlwt以及jieba和wordcloud等库的使用。由于爬虫部分执行需要几秒时间，因此这部分内容被注释掉了，在实际使用时可以取消注释以激活相关功能。
     
  • MATLAB数据分析与实战挖掘
    优质
    《MATLAB数据分析与实战挖掘》是一本深入介绍如何利用MATLAB进行数据处理、分析及建模的应用书，适合科研人员和工程师阅读。 这是一份很好的MATLAB数据分析教程，适用于课程教学和课后学习使用。
     
  • RapidMiner数据挖掘与分析实战
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    《RapidMiner数据挖掘与分析实战》是一本全面介绍如何使用RapidMiner进行数据分析和挖掘的技术书籍，书中通过丰富的实例详细讲解了从数据预处理到模型构建的各项技能。 压缩文件包含十几篇关于RapidMiner的实例教程，每篇文章都有详细的讲解。通过实际操作这些示例，你可以更好地理解算法，并获得实用技能。
     
  • 数据清洗、分析与挖掘.docx
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    该文档探讨了数据清洗、数据分析和数据挖掘的基本概念与实践方法，旨在提高数据处理效率和质量，帮助企业从大量原始数据中提取有价值的信息。 数据清洗是数据分析与挖掘过程中的重要环节之一。其目的是发现并纠正数据文件中的错误或不一致之处，并处理无效值及缺失值。 在构建一个面向特定主题的数据仓库过程中，由于抽取自多个业务系统的历史性特点，“脏”数据不可避免地会出现。这包括了错误的、冲突的信息等不符合需求的数据类型。“脏”数据需要被识别并清除以确保最终分析结果的有效性和准确性。 残缺数据是指一些必要的信息缺失的情况，如缺少供应商名称或客户区域信息等等。对于这类情况，通常会将问题记录下来，并要求在规定的时间内补全这些缺失值后才能将其导入到仓库中去。 错误的数据指的是由于业务系统不够完善而导致的输入错误或者格式不正确的现象，例如数值数据被误输为全角字符等。这些问题需要通过SQL语句来定位并修正，然后重新抽取以确保其符合标准规范和要求。 重复的数据在维表中尤为常见，这些记录必须由客户确认后才能进行适当的清理处理。 值得注意的是，在实际操作过程中，数据清洗是一个迭代的过程，并且每一个过滤规则都需要经过严格的验证及用户确认。对于那些被剔除掉的“脏”数据，则需要建立详细的日志以备将来参考和验证之用。 数据分析则是利用统计方法对收集到的数据进行深入研究与总结的一个过程。它旨在从原始信息中提取出有用的知识，从而支持决策制定的过程，并且是质量管理系统的重要组成部分之一。 在具体的应用场景下，分析类型可以被划分为描述性、探索性和验证性的类别；其中后者侧重于通过数据发现新的特征或对已有假设进行检验和确认的作用。而定性数据分析则关注非数值型的数据（如文字记录）的处理与理解。 最后，数据挖掘是数据库知识发现的一部分，在此过程中从大量信息中自动寻找隐藏的关系模式及规律。这一技术通常依赖统计学、在线分析等方法来实现其目标，并且根据具体的应用场景和需求制定不同的步骤流程来进行有效的信息提取工作。
     
  • 多变量分析——数据挖掘与数据分析.pdf
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    《多变量分析——数据挖掘与数据分析》是一本深入探讨如何运用统计方法进行复杂数据集研究的专业书籍，适合从事数据分析和数据科学领域的专业人士阅读。 【对应分析概述】 对应分析是一种用于处理定性数据的统计方法，在涉及多个定类变量的情况下尤为有效。当超过两个以上的定类变量需要进行研究时，多重对应分析成为一种有效的工具。这种方法能够揭示不同类别间的关联，并通过二维图形直观展示这些关系，有助于数据分析和市场研究。 【数据格式与应用】 对应分析通常基于列联表或交叉频数表，展示了消费者对产品或属性的选择频率。背景变量及属性变量可以单独使用或者一起运用。简单对应分析适用于两个定类变量的场景下进行研究，而多元对应分析则用于处理多个定类变量之间的关系。 在汽车数据集中，包含如车辆来源国、尺寸规格、车型种类等七个不同的分类信息时，多重对应分析可以帮助我们揭示这些不同类别间的复杂联系和模式。例如，在该案例中通过多对一的对比研究发现美国产车主要为大型家庭用车且购买者大多是有孩子的已婚夫妇；相比之下日本与欧洲生产的车辆则更受没有子女的年轻夫妻的喜爱。 【操作步骤与解读】 使用SPSS软件进行多重对应分析时，用户需要选择“降维”菜单下的最优尺度算法。在此过程中根据实际需求挑选合适的高级定类数据分析方法（如多重对应分析）。值得注意的是，在不同的版本中所列出的选择项可能会有所差异，请仔细查看以确保正确操作。 在执行具体实验前将所有待考察的变量加入到分析变量列表内，同时也可以选择是否需要把某些辅助性信息作为额外图例显示出来。完成以上设置后点击运行即可获取对应图表结果。通过观察这些图形可以发现如美国车主要为大型家庭用车、购买者多为已婚带孩子的群体；而日本和欧洲生产的车辆则更受没有子女的年轻夫妻的喜爱等现象。 【优点与局限】 对应分析的主要优势在于其能够处理类别众多的定性变量，揭示不同类别的关系，并通过图形化展示使理解更加直观。此外还可以将名义变量或有序变量转化为间距变量进行进一步研究。然而该方法也有一定的限制：无法执行相关性的假设检验、维度需要人工设定、解释复杂度较高以及对极端值敏感等。 【应用领域】 对应分析在市场研究中有着广泛的应用，包括概念发展（如新产品开发）、市场竞争者定位和广告效果评估等多个方面。通过这种方法可以深入了解目标用户群体特征及竞品用户的重叠情况，并据此制定更加精准的产品创新策略与市场营销方案。 【总结】 综上所述，对应分析是一种强大的定性数据分析工具，在处理多个分类变量的数据时尤其有效。借助图形化展示方式能够直观理解不同类别间的关系结构，从而帮助洞察消费者行为模式和市场动态变化趋势。实际应用中需要注意数据格式的规范以及选择合适的统计软件与方法以确保准确解读结果信息。