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如何系统的学习 R 语言数据挖掘

“ ——以上是一位咨询的学员像我们提出的疑问。和这位同学相似，很多同学在入门数据挖掘领域遭到了极大的阻力，也丧失了继续学习的兴趣。那么，正确入门数据挖掘领域的姿势是什么呢？...据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是新的技术。 3. 数据挖掘之所以能够应用不是因为算法，算法是以前就有的。数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。...数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效） 二、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。...按照需要解决的问题，主要分为三大类，见下图： ? 2. 需要熟悉至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。...经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》

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用R语言挖掘Twitter数据

Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。...本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。 ? 第一步是注册一个你的应用程序。...为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 ? ? ? 注册后你将收到一个密钥和密码： ? ?...然后我们做一些简单的文本清理 从得到的数据里，我们可以看到有twitter发表时间，内容，经纬度等信息 ? ? 在清理数据之后，我们对twitter内容进行分词，以便进行数据可视化 ?...分词之后可以得到相关twitter的高频词汇，然后将其可视化 ? ? ? 除此之外，还可以结合数据中的时间戳数据和地理数据进行可视化分析 ? ? ? ?

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    TIOBE 8 月编程语言排行榜：数据挖掘和人工智能语言强势崛起！

    （图片来自视觉中国） 数据挖掘和人工智能语言正在蓬勃发展 每一种编程语言的兴起从来都离不开它所适用的技术领域，二者之间一直以来都是水涨船高的关系，曾于智能手机兴起阶段一度攀升至 TIOBE 榜单前十的...如今，数据挖掘和人工智能的蓬勃发展也是如此，这一领域的编程语言正在逐渐崛起。...同样适用于数据分析、人工智能等领域的上古编程语言 Fortran 也由此再次复兴，自 4 月冲进 TOP 20 后，本月更是刷新了自身最高名次：第 13 名。...编程语言“名人榜”（2003-2020） 【说明】： TIOBE 编程语言社区排行榜是编程语言流行趋势的一个指标，每月更新，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区...请注意这个排行榜只是反映某个编程语言的热门程度，并不能说明一门编程语言好不好，或者一门语言所编写的代码数量多少。

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    【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

    数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。...随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息

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    R语言数据挖掘实战系列（3）

    R语言数据挖掘实战系列（3） 三、数据探索         通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。...常见的脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号的数据。 缺失值分析         数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失。...缺失值的影响有（1）数据挖掘建模将丢失大量的有用信息；（2）数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握；（3）包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出。...在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。...R语言主要数据探索函数 统计特征函数         统计特征函数用于计算数据的均值、方差、标准差、分位数、相关系数、协方差等，这些统计特征能反映出数据的整体分布。

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    R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据

    数据分析框架本文使用关联规则挖掘apriori算法来发现车的性能价格等属性的常见模式和规则：1 数据预处理：包括读取数据，清理缺失数据，将数据转化成关联挖掘数据类型。...2 查看频繁项集，发现合适的支持度和置信度阈值用于后续的关联规则挖掘。3 查看关联规则挖掘结果，发现有价值的规则。具体数据分析过程读取数据表原始数据查看数据，V1-V7为相应的属性。...----最受欢迎的见解1.Python中的Apriori关联算法-市场购物篮分析2.R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图3.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律4.通过Python中的...Apriori算法进行关联规则挖掘5.用关联规则数据挖掘探索药物配伍中的规律6.采用SPSS Modeler的Web复杂网络对所有腧穴进行分析7.R语言如何在生存分析与COX回归中计算IDI，NRI指标...8.R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？

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    【数据挖掘】金融行业的数据挖掘之道

    工商银行文本挖掘技术应用探索分享 工商银行在大家传统的印象当中是一个体形非常庞大但是稳步前行的形象，但是近些年来在大数据的挑战下工商银行积极应对外界变化，做一些转型。...其中一个举措就是通过数据应用驱动业务变革。今天我所分享的主题就是和银行的客户服务相关的，如何应用文本挖掘技术洞察客户的心声。...结合文本挖掘的客户服务分析流程 在结合了文本挖掘技术之后有了一些流程变化，不仅对结构化数据做分析，同时也能够从客户反馈的文本当中提取出客户的热点意见，再把热点去和结构化数据做关联分析，就能得到更加丰富的分析场景...概念是语言层次，描述基础的语言概念，比如说我们对时间怎么描述、对地点怎么描述，包括人的情绪或者人对事物的评价等等，这些语言概念由于基础的资源，它跟专业的业务领域是不相关的，这就可以由我们的技术人员协助业务专家做一些收集和积累...在我们的设计当中把业务层次和语言层次进行了相互分离，这样的事情就有两方面的好处，我们的业务专家就可以专注在业务要素的维护上，而不需要再去关注语言上的表达细节。

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    【数据挖掘】数据挖掘的九条定律

    20世纪90年代晚期发展的跨行业数据挖掘标准流程，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。...虽然‘跨行业数据挖掘标准流程’能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中将阐述提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。...开始从理论上来解释数据挖掘过程。 第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。 定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。...数据预处理的目的是把数据挖掘问题转化为格式化的数据，使得分析技术(如数据挖掘算法)更容易利用它。...有五种因素说明试验对于寻找数据挖掘解决方案是必要的： 数据挖掘项目的业务目标定义了兴趣范围(定义域)，数据挖掘目标反映了这一点; 与业务目标相关的数据及其相应的数据挖掘目标是在这个定义域上的数据挖掘过程产生的

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    【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

    用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定 模型 / 模式 结构 和 评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法 组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务

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    【数据挖掘】数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

    特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。...1、引言 数据挖掘技术是数据开发技术的核心[1]。其中，挖掘高价值、低密度的数据对象是大数据的一项重要工作，甚至高价值、低密度常常被用于描述大数据的特征[2]。...特异群组挖掘、聚类和异常检测都是根据数据对象间的相似程度来划分数据对象的数据挖掘任务，但它们在问题定义、算法设计和应用效果上存在差异[5]。...；三是，集体异常（collective anomalies）挖掘任务也不同于特异群组挖掘，因为集体异常只能出现在数据对象具有相关性的数据集中，其挖掘要求探索数据集中的结构关系[9]。...值得指出的是，聚类、特异群组挖掘、异常检测都是基于数据对象的相似性来挖掘数据对象的。

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    【数据挖掘】图数据挖掘

    那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...那么对这个图进行关系挖掘，那么会产生很多有用的数据，比如可以推荐你可能认识的人，那就是朋友的朋友，甚至更深，这就形成了某空间好友推荐的功能。比如某宝的你可能喜欢的宝贝，可以通过图数据挖掘来实现。...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。

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    【R语言进行数据挖掘】回归分析

    ,xk都是预测变量（影响预测的因素），y是需要预测的目标变量（被预测变量）。 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据，选取的是2008年到2011年的季度数据。...，响应变量（即模型的因变量）可以是正整数或分类数据，其分布为某指数分布族。...广义线性模型可以通过glm()函数建立，使用的数据是包‘TH.data’自带的bodyfat数据集。...由上图可知，模型虽然也有离群点，但是大部分的数据都是落在直线上或者附近的，也就说明模型建立的比较好，能较好的拟合数据。...4、非线性回归 如果说线性模型是拟合拟合一条最靠近数据点的直线，那么非线性模型就是通过数据拟合一条曲线。在R中可以使用函数nls()建立一个非线性回归模型，具体的使用方法可以通过输入'?

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    【数据挖掘】rattle：数据挖掘的界面化操作

    R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。这里的统计计算可以是数据分析、建模或是数据挖掘等，通过无数大牛提供的软件包，可以帮我们轻松实现算法的实施。...一些读者觉得R语言零碎的东西太多了，无法记住那么多函数和功能，于是就问R语言有没有一种类似于SAS之EM或SPSS之Modeler的界面化操作。...很幸运，Graham等人特地为“偷懒”的分析师写了rattle包，通过该包就可以实现界面化操作的数据分析、数据挖掘流程。下面就跟大家详细介绍一些这款免费的工具： ?...上 图红色区域就是数据分析与挖掘的流程，包括：数据源(Data)-->数据探索与检验(Explore、Test)-->数据变换 (Transform)-->数据挖掘(Cluster、Associate、...欢迎各位交流与探讨有关数据分析的问题。 刘顺祥，数据分析师，热爱数据分析与挖掘工作，擅长使用Ｒ语言，目前自学Python语言。

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    数据挖掘 韩家炜_数据挖掘的特点

    特别是，数据库系统研究者们已经建立数据建模、查询语言、查询处理与优化方法、数据存储以及索引和存取方法的公认规则。数据库系统因其在处理非常的、相对结构化的数据集方面的高度可伸缩性而闻名。...信息检索的典型方法采用概率模型。例如，文本文档可以看做词的包，即出现在文档中的词的多重集。文档的语言模型是生成文档中词的包概率密度函数。...例如，为了挖掘自然语言文本数据，把数据挖掘方法与信息检索和自然语言处理的方法融合在一起是明智之举。...特定的数据挖掘和数据挖掘查询语言： 查询语言（如SQL）在灵活的搜索中扮演了重要角色，因为它允许用户提出特定的查询。...类似地，高级数据挖掘查询语言或其他高层灵活的用户界面将给用户很大自由度来定义特定的数据挖掘任务。这种语言应该便于说明分析任务的相关数据集、领域知识、所挖掘的知识类型、被发现的模式必须满足的条件和约束。

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    【数据挖掘】基于数据挖掘技术的CRM应用

    二、数据挖掘（DM） 　　数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。...应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。 　　...（三）选择合适的数据挖掘工具 　　如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。...数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。...（六）部署和应用 　　将数据挖掘的知识归档和报告给需要的群体，根据数据挖掘发现的知识采取必要的行动，以及消除与先前知识可能存在的冲突，并将挖掘的知识应用于应用系统。

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    【数据挖掘】数据挖掘中应该避免的弊端

    缺乏数据（Lack Data） 对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。...如果数据＋工具就可以解决问题的话，还要人做什么呢？ 投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。...认真、仔细、有条理是数据挖掘人员的基本要求。 预报（Forecast）示例：预报芝加哥银行在某天的利率，使用神经网络建模，模型的准确率达到95%。但在模型中却使用了该天的利率作为输入变量。...在把原始数据集划分为训练集和测试集时，原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了）解决方法：先进行数据集划分，然后再提高训练集中违约客户的权重。 11....解决方法：把多个模型集装起来可能会带来更好更稳定的结果。 数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。

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    我的R语言数据挖掘基础入门学习笔记（二）

    选择的数据集是NBA2013-2014赛季球员数据，该数据集来自网络并用于其所在文章（详见：https：//www.dataquest.io/blog/python-vs-r/）。...NBA全明星正赛），从而根据球员当赛季数据预测其能否入选全明星，对于像笔者这种喜欢NBA的童鞋是一件非常有意思的事情。...输出新的数据文件nba2013.xlsx。 一、新数据集部分截图如下： ? 数据集列名有如下： ?...正如上面所说，在用全部数据拟合的时候，所选的大多数自变量没通过验证。 ? 逐步回归的部分截图，我们选用上面最后给出的自变量。 ? 训练集及测试集预测正确率如上！...另，对于想尝试其它方法的童鞋，可进一步交流，笔者微信：lhf_Peter，加微信索要数据吧，就不公开啦，毕竟这是一个比较实际而且很好玩的事情！

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    SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程

    SAS学习笔记之《SAS编程与数据挖掘商业案例》（5）SAS宏语言、SQL过程 1....一个SAS程序可能包含一个或几个语言成分： DATA步或PROC步 全程语句 SAS组件语言（SCL） 结构化查询语言（SQL） SAS宏语言 2....宏参数，是一种特殊的宏变量，是定义在宏MACRO语句内的宏变量。 创建宏参数：一安按值创建二按址创建 7....宏函数，是指能够通过在SAS宏中定义应用DATA步的函数，最常用的通配函数是%SYSFUNC函数。...SAS中SQL过程具有以下功能： 产生汇总数据，创建SAS数据集。 从数据字典和数据视图中检索数据。 横向合并数据集。 纵向合并数据集。 创建视图和索引。 更新、添加、删除等操作。 创建宏变量。

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    【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

    数据挖掘 功能 II . 数据挖掘 结果判断 III . 数据挖掘 学习框架 IV . 数据挖掘 分类 I . 数据挖掘 功能 ---- 1 ....数据挖掘 结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的 知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于 模式 的t 统计和结构...: 时间数据 , 空间数据 , 文本数据 , 音视频多媒体数据 , WEB 数据 等类型的数据挖掘 ; 2 ....根据输出数据类型分类 : ① 根据结果类型分析 : 特征分析 , 关联分析 , 聚类分析 , 偏差分析 , 异常检测分析 , 趋势和演化分析 等类型的 数据挖掘 ; ② 根据挖掘的知识的粒度与抽象级别分类...根据采用的技术分类 : 如 机器学习 , 模式识别 , 神经网络 , 可视化 等技术类型的 数据挖掘 ; 4 . 根据应用领域分类 : 如 金融 , 生物 , 电讯 等领域的数据挖掘 ;

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