数据挖掘算法在监控软件中扮演着关键角色，可以用于从海量的监控数据中发现有价值的信息、模式和趋势。以下是关于数据挖掘算法在监控软件中准确性、可扩展性及应用的一些考虑因素。
无监督数据挖掘算法和有监督数据挖掘算法的主要区别在于数据集的标签信息。 有监督数据挖掘算法： 1. 特点：有监督数据挖掘算法适用于已知数据集的输入和输出关系的情况。 2. 过程：算法通过已知的输入和输出数据，学习建立映射关系，然后用这个映射关系对新数据进行预测。 3. 例子：分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、SVM 等）和回归算法（如线性回归、逻辑回归等）。 无监督数据挖掘算法： 1. 特点：无监督数据挖掘算法适用于没有标签信息的情况。算法的主要目标是发现数据内部的结构和规律，而不是建立输入和输出之间的映射关系。 2. 过程：无监督算法通过聚类、降维、关联规则挖掘等方法，对数据进行内部组织，从而找出数据之间的关联性或相似性。 3. 例子：聚类算法（如 K-Means、DBSCAN 等）、关联规则挖掘（如 Apriori、FP-growth 等）和降维算法（如 PCA、t-SNE 等）。 总结： 有监督数据挖掘算法关注于建立输入和输出之间的映射关系，用于预测未知数据的输出。而无监督数据挖掘算法关注于发现数据内部的结构和规律，用于挖掘数据之间的关联性或相似性。这两种算法在实际应用中可以根据具体问题和需求进行选择和组合，以达到更好的挖掘效果。
图数据挖掘算法已经在很多领域得到应用，但大多数图数据挖掘算法都没有考虑到算法的公平性。在本篇综述中，我们首先系统梳理了图数据挖掘领域内常见的算法公平性的定义和对应的量化指标。在此基础上，我们总结出了一个图数据挖掘算法公平性的分类法，并对现有提升公平性的方法进行了讨论。最后，我们整理了可以用于图数据挖掘中算法公平性研究的数据集，也指出了现有的挑战和未来的工作方向。
NO.53 数据挖掘概述 Mr. 王：今天我们来讨论一个新的话题，你听说过数据挖掘吗？ 小可：这个名字倒是挺有意思的啊，不过数据是一种抽象的、虚拟的概念，要怎么去挖掘呢？ Mr. 王：数据挖掘是时下非常热门的一个领域。在大数据时代的背景下，数据量变得非常大，不过我们现在处于一种拥有的数据量大而“知识”匮乏的状态。 小可：这个“数据”和“知识”分别怎么解释呢？ Mr. 王：比如某商家存有大量会员的信息数据，现在公司有一种新产品，他们想知道这些会员中哪些人有更大的可能性去购买这种新产品，从而有效地制定下一步营销
1 . 数据挖掘算法现状 : 目前数据挖掘领域算法很多 , 并且每年都会有有大量算法提出 ;
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不知道大家有没有注意到企业电脑监控软件是多么神奇？它们可以帮助你们实时监控员工的电脑活动，以确保工作效率、数据安全和遵守法规。但是，要从大量的数据中提取有用的信息并做出决策可不是小事。这就是“神奇数据挖掘算法”该出场的时候啦！这个算法能够帮助企业更好地理解员工行为、检测异常和提高生产效率。
谈到BI，就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具，对数据进行分析，发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例子来学习什么是数据挖掘。 案例“上大学分析”-体验
某社会机构，收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律，以推动更多的学生考大学。该机构委托你来做这个分析工作，给出具体的可以推动更多学生考大学的建议。 收集到的数据如下： 你可能会考虑用SQL语句进行查询分析。但问题是： 1.用什么语句查呢？要组合什么条件呢？ 2.你想查到怎样的结果呢？这个结果对决策有帮助吗？ 那数据挖掘一下吧！但如何挖掘呢？ 不了解数据挖掘的人，往往会认为只需要让计算机去挖掘一下，计算机就能帮我们找出想要的东西。计算机哪会这样神奇，在数据挖掘之前，我们必须要自己好好分析
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不
第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头 它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。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。 没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM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
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM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
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM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
当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM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。在本文中我将阐述我提出数据挖掘的九种准则或“定律”（其中大多数为实践者所熟知）以及另外其它一些熟知的解释。
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM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
数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM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
1 您如何做数据挖掘？ 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于 实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，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CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖
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 ;
数据挖掘算法可以解决生活中很多问题，例如垃圾邮件的标记识别、欺诈交易用户的识别、品牌档次的判断定位、文章是否真的出自某位作家之手以及癌症细胞的判定等等，灵活的理解并应用数据挖掘算法可以高效的解决这些看似繁复的问题。
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
曾几何时，我在一次面试中，面试官问，“数据挖掘和机器学习有什么区别？”，朋友们也可以思考下这个问题。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受。
1、算法工程师是做什么的？ 广义上是指搞软件算法的，也就是开发和应用软件算法实现工业控制和程序处理。除了机器学习之外 还包括控制算法、图形算法等，狭义上现在谈算法工程师一般指的是搞大数据的，也就是数据挖掘算法工程师。 算法工程师在工作中主要会涉及三个方面的工作： 1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化：这时需要读一些研究论文，并针对自己所面对的应用场景，做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。 2、工程开发：将构建的算法通过代码实现，在数据集上进行测试，检验效果。 3、算法调整、参数调优：对于大
随着大数据、人工智能、区块链、物联网、移动互联网等的发展，学科的界限变得比较模糊，各学科交叉融合的趋势在增强，数学的重要性在提升。未来的大学教育不在局限在哪个专业，打破专业的思维局限自己的发展成为趋势。
一直以来有人问：“ 数据分析 VS 数据挖掘 VS 数据科学家，它们到底有什么不同？入行大数据的话该怎么选？” 估计 90% 程序员，包括一些数据相关工作的⼩伙伴，都给不出准确回答。最近整理了这张对比长图，来回答这个问题！PS. 被问次数太多了，实属无奈
Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性，周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢？微软开启了一个针对 Excel 功能的话题，用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言，不仅可以作为 VBA 的替代品，而且也可以作为字段函数（= SUM（A1：A2））的替代方案。该提议得到了众多用户的支持，得票支持率高于排名第二的提议的
本系列教程为《Python数据科学——技术详解与商业实践》的读书笔记。该书以Python为实现工具，以商业实战为导向，从技术、业务、商业实战3个维度来展开学习。本书共19章（Python环境安装和Python基础语法法本系列教程不做讲解），内容较多，旨在学习和记录。但惶恐自身能力有限，未及原书三分，故征得原书作者同意，才敢动笔。
之前一直在看聚类算法，由此也就对数据挖掘这个领域颇感兴趣，刚好考完试有了时间能够好好琢磨琢磨。对于初学者而言，首先呢，对数据挖掘的一些点做如下总结：
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。 R软件介绍 R是统计领域广泛使用的一款软件，是一个开放的统计分析和图形显示的程序设计环境，它与S编程语言相似。 R 可以看作是贝尔实验室（Bell Laboratories）的Rick Becker，John Chambers和Allan Wilks开发的S语言的一种实现。S语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
大数据包含太多东西了，从数据仓库、hadoop、hdfs、hive到spark、kafka等，每个要详细的说都会要很久的，所以我不认为这里面有一个答案是合理的。
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现
一个数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：
引言 空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。 1.空间数据挖掘的一般步骤 空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤： （1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数
来源：专知本文为书籍推荐，建议阅读5分钟这本书提供了图数据挖掘方法的最先新综述。 图数据非常强大，因为它能够为对象之间的任意关系建模，并在生物信息学、交通网络、科学协作、万维网和社交网络等领域的一系列现实世界应用中遇到它。图数据挖掘用于从图数据中发现有用的信息和知识。节点、链接和半结构形式的复杂性对节点分类、链接预测、图分类等计算任务提出了挑战。在这种背景下，各种先进的技术，包括图嵌入和图神经网络，最近被提出来提高图数据挖掘的性能。这本书提供了图数据挖掘方法的最先新综述。本文针对当前的一个热门话题——图数
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让我一起去拥抱大数据，闲言少叙，此处我们就列举一个最简单的场景，一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单，我相信这也是很多销售机构想要得到的数据
作者: 左飞 著有《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版）》 原文 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50467970 做机器学习和数据挖掘方面的研究和开发，常会在线搜索一些资源，日积月累便挖出了一堆比较牛的博主，特别说明：做这个方向的人很多，牛人也很多，但是这些资源大部分主要突出实用主义，相关博主也并不一定是这个领域中的泰山北斗（至少大部分都不是学校里的教授），但是他们的空间里真的有料，可以学到很多。不断更新中，但大浪淘沙，我只
数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
1. Consumer behaviour is the study of when，why，how and where people do or don't buy a product。 用户行为一般指用户通过中间资源，购买、使用和评价某种产品的记录。同时辅以用户、资源、产品自身及环境的信息。 用户行为记录一般可以表示一组属性的集合：{属性1，属性2，...，属性N｝ 2. 用户行为分析主要是研究对象用户的行为。数据来源包括用户的日志信息、用户主体信息和外界环境信息。通过特定的工具对用户在互联网/移动互联
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