Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)-數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)1數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)目錄數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史2數(shù)據(jù)挖掘的通用流程3常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具4Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置5數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展史1989年從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識（KDD）1995年第一屆國際知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘大會1997第三屆國際學(xué)術(shù)大會數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史數(shù)據(jù)挖掘是知識發(fā)現(xiàn)中的核心部分，它是指從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有價值的信息的過程。1數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)目錄數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史2數(shù)據(jù)挖掘的通用流程3常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具4Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置5分類與回歸預(yù)測分類是一種對離散型隨機(jī)變量建?；蝾A(yù)測的方法，如：客戶流失預(yù)測；而回歸是通過建模來研究變量之間相互關(guān)系的密切程度、結(jié)構(gòu)狀態(tài)以及進(jìn)行模型預(yù)測的工具，如財政收入預(yù)測等。

數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)聚類分析代墊學(xué)生高收入貿(mào)易文書高矮低收入Group1Group2Group3Groupn

聚類分析是指在預(yù)先不知道類別標(biāo)簽的情況下，根據(jù)信息的相似度原則進(jìn)行信息聚集的一種方法。目的是使得類別內(nèi)數(shù)據(jù)的“差異性”盡可能小(即“同質(zhì)性”盡可能大)，類別間“差異性”盡可能大。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)關(guān)聯(lián)規(guī)則關(guān)聯(lián)模式挖掘旨在從大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中發(fā)現(xiàn)特征之間或數(shù)據(jù)之間的相互依賴關(guān)系。這種存在于給定數(shù)據(jù)集中的頻繁出現(xiàn)的關(guān)聯(lián)模式，又稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則。前項(Antecedent)后項(Consequent)蔬菜鮮魚紅酒?啤酒?前項(Antecedent)后項(Consequent)耳機(jī)?內(nèi)存?手機(jī)配飾前提(1)&前提(2)&…&前提(m)

結(jié)論AntecedentsConsequentBuyingPattern

數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)智能推薦智能推薦用于聯(lián)系用戶和信息，并利用信息分析用戶的興趣偏好，為用戶推薦感興趣信息。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)

時間序列

對不同時間下取得的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，用于分析樣本數(shù)據(jù)之間的變化趨勢，如：股指預(yù)測、天氣預(yù)測等。時間

數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)1數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)目錄數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史2數(shù)據(jù)挖掘的通用流程3常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具4Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置5數(shù)據(jù)挖掘的通用流程數(shù)據(jù)挖掘的通用流程抽取數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)：相關(guān)性、可靠性、有效性衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)：資料完整無缺，各類指標(biāo)項齊全；數(shù)據(jù)準(zhǔn)確無誤，反映的都是正常狀態(tài)下的水平。數(shù)據(jù)挖掘的通用流程隨機(jī)抽樣等距抽樣分層抽樣按起始順序抽樣分類抽樣抽取方式：1數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)目錄數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史2數(shù)據(jù)挖掘的通用流程3常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具4Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置5常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具Python是一種面向?qū)ο蟆⒔忉屝缘挠嬎銠C(jī)程序設(shè)計語言，它擁有高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

R是一種由統(tǒng)計計算基金會支持的用于統(tǒng)計計算和圖形的編程語言和自由軟件環(huán)境，R語言及其庫實現(xiàn)了各種各樣的統(tǒng)計和圖形技術(shù)，包括線性和非線性建模、時間序列分析、分類、聚類等。常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具M(jìn)atlab是一種主要用于算法開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計算的高級技術(shù)計算語言。常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions)采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接口較為通用，能方便的從其他數(shù)據(jù)庫中讀入數(shù)據(jù)，輸出結(jié)果十分美觀。常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具KNIME是基于Java開發(fā)的，采用類似數(shù)據(jù)流的方式來建立分析挖掘模型。常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具RapidMiner也叫YALE(YetAnotherLearningEnvironment)，提供圖形化界面，拖拽操作，無需編程，運(yùn)算速度快。常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具TipDM開源建模平臺是基于Python引擎的，可以通過拖拽功能組件的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的輸入輸出，數(shù)據(jù)預(yù)處理，挖掘建模，模型評估等操作，以達(dá)到數(shù)據(jù)挖掘的目的。常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具1數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)目錄數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展史2數(shù)據(jù)挖掘的通用流程3常用數(shù)據(jù)挖掘建模工具4Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置5Anaconda是一個Python的集成開發(fā)環(huán)境，可以便捷的地獲取庫，且提供對庫的管理功能，對環(huán)境可以進(jìn)行統(tǒng)一管理。Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置Python數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境配置小結(jié)本章節(jié)主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識，包括數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展史、基本任務(wù)、通用流程和常用工具，以及Python數(shù)據(jù)挖掘的環(huán)境配置。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)包括分類與回歸、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦、時間序列。