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数据挖掘与分析源码（大数据）.zip

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简介：
该资源为《数据挖掘与分析》相关的大数据源代码集合，涵盖数据分析、机器学习及数据可视化等领域，适用于科研和项目实践。 此压缩包包含了一整套的代码程序，对于需要学习和了解大数据分析与挖掘的人来说是一份很好的资源。

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  • 数据挖掘与分析源码（大数据）.zip
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    该资源为《数据挖掘与分析》相关的大数据源代码集合，涵盖数据分析、机器学习及数据可视化等领域，适用于科研和项目实践。 此压缩包包含了一整套的代码程序，对于需要学习和了解大数据分析与挖掘的人来说是一份很好的资源。
     
  • 数据分析与挖掘.zip
    优质
    《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金融大数据挖掘与分析全流程详解及案例源码（数据挖掘）.zip
    优质
    《Python金融大数据挖掘与分析全流程详解及案例源码》是一本详细讲解如何运用Python进行金融数据分析和挖掘的专业书籍。书中不仅提供了理论知识，还包含大量实用的实战案例以及完整的代码供读者学习参考。通过这本书的学习，可以帮助读者掌握利用Python语言解决实际金融问题的方法和技术。 Python金融大数据挖掘与分析全流程详解案例源码学习笔记及代码
     
  • 数据分析与挖掘
    优质
    《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。
     
  • 数据挖掘与分析的源代码
    优质
    本书提供了关于数据挖掘和分析的实际指导和技术洞察，包含了大量实践性的源代码示例，帮助读者深入理解并运用相关技术。 数据挖掘源代码与数据案例。
     
  • Python数据分析与挖掘的代码和源数据
    优质
    本书提供了丰富的Python编程实例及大量原始数据集，旨在帮助读者掌握使用Python进行数据分析与挖掘的技术。 本资料主要基于《Python数据分析与挖掘实战》一书中的源代码和数据。所有代码均已测试通过，旨在利用Python进行数据分析和挖掘。内容涵盖了数据获取、预处理及规范化、建模以及可视化等方面。
     
  • Java大数据实例分析_5MapReduce与数据挖掘
    优质
    本课程深入解析Java大数据技术中的MapReduce编程模型及其在数据挖掘领域的应用，通过具体实例讲解如何利用MapReduce进行高效的数据处理和分析。 请完成以下两个任务的案例开发练习： （1）实现代码以统计网站连续几日内的独立访客数量。 （2）根据access.log文件中的数据，统计每日每个链接来源的数据。（该log文件位于nginx服务器中）。
     
  • 《Python数据分析与挖掘实战》配套源码和数据.zip
    优质
    本资源为《Python数据分析与挖掘实战》一书配套的源代码及数据集，涵盖书中案例所需的所有素材，便于读者实践学习。 该项目是团队成员近期最新开发的成果，代码完整且资料齐全（包括设计文档）。上传的项目源码经过严格测试，功能完善并能正常运行，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业的高校学生、教师、科研工作者及行业从业者参考学习。无论是作为毕业设计、课程设计、作业还是项目初期演示，该项目都十分适用；同时也非常适合编程初学者进行进阶学习。如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时交流讨论。 如果您有一定的基础，可以在现有代码基础上修改以实现其他功能，并直接应用于毕业设计或课程任务中。对于配置和运行存在疑问的用户，我们提供远程教学服务。 欢迎大家下载并积极沟通交流，在相互学习的过程中共同进步！
     
  • Python数据挖掘：《Python数据分析与挖掘实战》源码及学习心得-源码
    优质
    本资源包含《Python数据分析与挖掘实战》一书的完整源代码和学习笔记，适合希望深入理解并实践Python在数据科学领域应用的技术爱好者。 《Python数据分析与挖掘实战》一书涵盖了多个章节的内容： - 第1章：数据挖掘基础。 - 第2章：Python数据分析简介。 - 第3章：数据探索。 - 第4章：数据预处理。 - 第5章：挖掘建模。 - 第6章：电力窃漏电用户自动识别技术探讨。 - 第7章：航空公司客户价值分析方法研究。 - 第8章：中医证型关联规则的深度挖掘与应用。 - 第9章：基于水色图像进行水质评价的方法介绍。 - 第10章：家用电器用户的使用行为分析和事件识别策略。 - 第11章：应用系统的负载分析以及磁盘容量预测技术研究。 - 第12章：电子商务网站用户的行为模式分析及个性化服务推荐机制探讨。 - 第13章：财政收入影响因素的深度剖析与预测模型构建方法介绍。 - 第14章：基于基站定位数据进行商圈市场潜力评估的技术应用案例分享。 - 第15章：电商产品评论的情感倾向性自动识别技术研究。
     
  • Python数据挖掘与分析
    优质
    《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。