python数据挖掘

Python数据挖掘016-航空公司客户价值

本案例的目标是客户价值识别，即通过航空公司客户数据识别不同价值的客户，识别客户价值应用最广泛的模型是通过3个指标（最近消费时间间隔Recency,消费频率Frequency,消费金额Money）来进行客户细分，识别出高价值的客户，所以称为RFM模型。但本案例使用客户关系长度L，消费时间间隔R,消费频率F，飞行里程M，折扣系数的平均值C五个指标来识别客户价值，简称LRFMC模型。image.png本
科技老丁哥·2020-02-02 19:14

Python数据挖掘020-磁盘容量预测

在系统运维中，经常会遇到某个具体组件发生故障，进而导致整个应用系统瘫痪的情况，所以要及时对这些具体组件进行跟踪和预测，判断出如果发生故障，要及时给予告警。如下为某个应用系统的拓扑关系图。image.png本案例的目的是通过分析历史磁盘容量相关数据，采用时间序列分析法，预测应用系统服务器磁盘已使用空间的大小，根据用户需求设定不同的预警等级，将预测值和容量值进行比较，对其结果进行预警判断，提供定制化预
科技老丁哥·2020-02-02 16:48

Python数据挖掘021-电子商务推荐系统

搜索引擎的作用是根据用户输入的关键词返回给用户与关键词相关的信息。但有时用户无法准确描述自己的需求时，这种关键词搜索的方式就无能为力了。所以需要建立推荐引擎。推荐系统通过分析用户的历史行为，主动向用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息，当用户访问网站时，系统会记录用户访问网站的日志，其中记录了用户IP,访问时间，访问内容等多项属性。本案例的目的为：按照低于研究用户访问时间，访问内容和访问次数等分析主
科技老丁哥·2020-02-02 14:42

2019年下半年阅读

《R语言数据挖掘》，《R语言数据分析案例》，《R语言数据探索与数据可视化》，《python数据挖掘》，《golang入门到实战》所以看了市面上我所写书相关主题的书，基本上都看了，这一部分就不罗列。
Liam_ml·2020-02-02 12:44

Python数据挖掘015-电力窃漏电自动识别

本项目的目标是通过电量异常数据，负荷异常数据，终端报警数据，主站报警，线损异常数据等信息，建立数据分析模型，来实时检测窃漏电情况或发现计量装置故障的作用。主要任务是：归纳出窃漏电用户的关键特征，构建窃漏电用户的识别模型，利用实时监测数据，调用窃漏电用户识别模型实现实时诊断。image.png1.准备数据集抽取某市近5年来所有的窃漏电用户有关数据和不同用电类型正常用电用户共208个用户的有关数据，同
科技老丁哥·2020-02-02 05:11

Python数据挖掘017-中医证型关联规则

项目目标：根据乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医证型之间的关联关系，特别是各中医证素与乳腺癌TNM分期之间的关系。原始数据是根据问卷调查得到，基本挖掘流程为：image.png1.数据预处理属性归约：收集到的数据集案由73个属性，但为了更有效的挖掘，此处仅仅选择6种证型得分，TNM分期的属性值构成数据集。如下：image.png1.1数据变换主要采用属性构造和数据离散化两种方法来处理。首先
科技老丁哥·2020-02-02 02:32

Python数据挖掘019-家庭用水行为分析

本项目主要实现目标为：1根据热水器采集的数据，划分一次完整用水事件。2在划分好的一次完整用水事件中，识别出洗浴事件。1.划分一次完整的用水事件本案例要分两个步骤来做，第一步是根据数据划分一次完整的用水事件，而一次完整的用水事件是根据水流量和停顿事件间隔的阈值划分的，所以需要建立阈值寻优模型。1.1使用固定阈值来划分在用水状态记录中，水流量不为0表示用户正在用热水，而水流量为0时表示用热水发生停顿或
科技老丁哥·2020-02-02 00:26

Python数据挖掘014-离群点检测

离群点检测是数据挖掘中的第五个经典应用领域。它的任务是发现于大部分其他对象显著不同的对象。离群点的属性值明显偏离期望的或常见的属性值，所以离群点检测也称为偏差检测。已经被广泛应用于电信和信用卡的诈骗检测，贷款审批，电子商务，网络入侵，电子商务，天气预报等领域。1.离群点的检测方法image.png2.基于模型的离群点检测方法通过估计概率分布的参数来建立一个数据模型，如果一个数据对象不饿能很好的同该
科技老丁哥·2020-02-01 16:54

Python数据挖掘018-基于水色进行水质评价

本案例是基于水质图像来对水质进行分类，所以是图像分类问题，一般的，可以直接构建CNN深度模型来分析，效果会非常好，但此处我们首先从图像中提取特征，然后用SVM分类器来分类。水色分类的类别分别为：image.png整个分析流程为：image.png1.准备数据集数据的收集过程为：拍摄水样，采集水样图片，从图像中提取出关键特征指标。所以此处的图像特征提取是图像识别或分类的关键步骤。图像特征有非常多，比
科技老丁哥·2020-02-01 15:39

Python数据挖掘与机器学习，快速掌握聚类算法和关联分析

摘要：前文数据挖掘与机器学习技术入门实战与大家分享了分类算法，在本文中将为大家介绍聚类算法和关联分析问题。分类算法与聚类到底有何区别？聚类方法应在怎样的场景下使用？如何使用关联分析算法解决个性化推荐问题？本文就为大家揭晓答案。本次直播视频精彩回顾，戳这里！演讲嘉宾简介：韦玮，企业家，资深IT领域专家/讲师/作家，畅销书《精通Python网络爬虫》作者，阿里云社区技术专家。以下内容根据演讲嘉宾视频分
阿里云云栖号·2020-01-06 11:00

Python数据挖掘03-requests库

相比Python内置的urllib和urllib2库，第三方的requests库提供了更强大的网络请求功能，使用起来也更方便。测试一下：importrequestsresp=requests.get('http://baidu.com')printresp.status_code#200requests可以发送各种请求：r=requests.post("http://httpbin.org/pos
千山万水·2020-01-05 19:39

Python数据挖掘04-BeautifulSoup库

爬虫抓回来的网页一般是个html文件，为了提取文件中的有效信息，就需要对其进行解析。直接采用字符串的方法进行查找、替换固然可行，但是效率很低。这时候就可以请出BeautifulSoup来帮忙了。简单来说，BeautifulSoup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据，官网介绍如下。BeautifulSoup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它
千山万水·2020-01-05 12:39

python数据挖掘领域工具包

原文：http://qxde01.blog.163.com/blog/static/67335744201368101922991/Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。包括：一个强大的N维数组对象Array；比较成熟的（广播）函数库；用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；实用的线性代数、傅里叶变换和
此番风景·2020-01-05 00:07

Python数据挖掘05-json格式

在网页爬虫中经常需要传输和解析json数据，JSON的全称是”JavaScriptObjectNotation”，意思是JavaScript对象表示法，它是一种基于文本，独立于语言的轻量级数据交换格式。XML也是一种数据交换格式，为什么没有选择XML呢？因为XML虽然可以作为跨平台的数据交换格式，但是在JS(JavaScript的简写)中处理XML非常不方便，同时XML标记比数据多，增加了交换产生
千山万水·2019-12-28 10:50

精品课程 | Python数据挖掘与Stata应用能力提升与实证前沿寒假工作坊

课程概览·时间：2020年1月9-10日（模块Ⅰ：python数据挖掘）2020年1月11-16日（模块Ⅱ：stata应用能力提升与实证前沿）·地点：浙江·杭州（浙江工商大学）·主讲嘉宾：邓旭东（哈尔滨工业大学
唧唧堂·2019-12-25 00:00

python数据挖掘第三篇-垃圾短信文本分类

数据挖掘第三篇-文本分类文本分类总体上包括8个步骤。数据探索分析-》数据抽取-》文本预处理-》分词-》去除停用词-》文本向量化表示-》分类器-》模型评估.重要python库包括numpy(数组),pandas(用于处理结构化数据),matplotlib（绘制词云，便于直观表示）,sklearn(提供大量分类聚类算法库).1.数据探索分析（1）获取大量未经过处理的文档，且标记好文档所属类型。（2）给
忆往昔、此去经年·2019-12-16 22:00

python数据挖掘第三篇-垃圾短信文本分类

数据挖掘第三篇-文本分类文本分类总体上包括8个步骤。数据探索分析-》数据抽取-》文本预处理-》分词-》去除停用词-》文本向量化表示-》分类器-》模型评估.重要python库包括numpy(数组),pandas(用于处理结构化数据),matplotlib（绘制词云，便于直观表示）,sklearn(提供大量分类聚类算法库).1.数据探索分析（1）获取大量未经过处理的文档，且标记好文档所属类型。（2）给
忆往昔、此去经年·2019-12-16 22:00

Python快速入门5--Python数据分析工具

Python数据挖掘相关扩展库扩展库简介Numpy提供数组支持，以及相应的高效的处理函数Scipy提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库Pandas强大
BlueFishMan·2019-12-16 00:49

6张脑图系统讲透python爬虫和数据分析、数据挖掘

python爬虫学习需要的库、工具和系统知识2、python爬虫流程python爬虫数据采集流程3、python数据分析简介python数据分析简介4、python数据预处理方法python数据预处理方法5、python
书生婉悠·2019-12-14 13:57

python数据挖掘第二篇-爬虫

python爬虫urllib用法eg1:fromurllibimportrequestdata=request.urlopen(urlString).read() #data获取的是该网页的所有源码内容data=data.decode("utf-8") #对data编码importrepat='(.*?)res=re.findall(pat,data) #res为一个匹配结果列表eg2:reque
忆往昔、此去经年·2019-12-13 12:00

python数据挖掘第一篇：正则表达式

正则表达式re模块re.match(pattern,string[,flag])match方法从首字母开始匹配，如果包含pattern字符串，则匹配成功，返回match对象，失败则返回None.【注】只从起始位置开始匹配,flag表示可选项re.I使匹配对大小写不敏感re.L做本地化识别（locale-aware）匹配re.M多行匹配，影响^和$re.S使.匹配包括换行在内的所有字符re.U根据U
忆往昔、此去经年·2019-12-12 15:00

Python实现K近邻算法

数据使用的是《Python数据挖掘入门与实践》一书中用到的电离层（Ionosphere）数据，本次代码并无创新，只是在相比作者代码，数据导入部分相对简单。数据导入importpandasaspdimp
一行数师·2019-12-08 13:52

Python数据挖掘003-数据特征分析

在对数据进行质量分析以后，就需要通过绘制图表，计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。1.数据分布分析可以揭示出数据的分布特征和分布类型，对于定量数据，要查看分部形式是对称还是不对称，绘制频率分布表，直方图，茎叶图进行只管分析。对于定性分类数据，可以用饼状图，条形图。对定量数据，绘制其频率分布直方图，用plt绘制时，要指定bins，即绘制的组数。data.hist(bins=30)image.pn
科技老丁哥·2019-12-05 16:47

《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清完整版-免费下载

从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘
Ruoshan·2019-11-30 04:54

【python数据挖掘课程】二十九.数据预处理之字符型转换数值型、标准化、归一化处理

这是《Python数据挖掘课程》系列文章，前面很多文章都讲解了数据挖掘、机器学习，这篇文章主要讲解数据分析预处理中字符特征转换为数值特征、数据标准化、数据归一化，这都是非常基础的工作。
Eastmount·2019-11-23 14:26

python数据挖掘之数据探索第一篇

目录数据质量分析  当我们得到数据后，接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求？是否出现不想要的数据？能不能直接看出一些规律或趋势？每个因素之间的关系是什么？  通过检验数据集的数据质量，绘制图表，计算某些特征值等手段，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。数据质量检测对后面的数据预处理有很大参考作用，并有助于选择合适的建模方法。  数据探索大致分为质量探索和特征探索
一只帅气的IT小昂·2019-11-19 15:00

【社会网络分析图】python实现

社会网络分析图—Python实现主要记录学习《Python数据挖掘方法及应用》（王斌会著）第八章的内容。
ay1156983836·2019-10-24 10:28

python数据挖掘介绍

目录一：什么是数据挖掘二：数据挖掘的基本任务三：数据挖掘流程四：数据挖掘建模工具  在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。而数据挖则掘是从大量的数据中通过算法搜索隐藏在数据中隐含的、先前未知的并有潜在使用价值的信息的过程。本篇将讨论数据挖掘的一些入门知识。  本篇主要涉及到的知识点有：  什么是数据挖掘：学会什么是数
一只帅气的IT小昂·2019-10-22 21:00

python数据挖掘介绍

文章目录一：什么是数据挖掘二：数据挖掘的基本任务三：数据挖掘流程四：数据挖掘建模工具  在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。而数据挖则掘是从大量的数据中通过算法搜索隐藏在数据中隐含的、先前未知的并有潜在使用价值的信息的过程。本篇将讨论数据挖掘的一些入门知识。  本篇主要涉及到的知识点有：  什么是数据挖掘：学会什么
计科李昂·2019-10-22 21:54

介绍一位算法工程师，告诉你如何自学成才！

今天给大家推荐一位自学转行Python数据挖掘算法的朋友:王大伟。他是公众号“Python爱好者社区”公众号的唯一小编，目前他的公众号有48W+粉丝。你与这些干货只差长按下图扫码关注！
程序员小灰·2019-10-20 10:00

为什么他也是做爬虫的，公众号 3 年就做到了 48W 粉？

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VIP_CQCRE·2019-10-12 08:00

python数据挖掘需要学的内容

1、Pandas库的操作Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：・pandas分组计算;・pandas索引与多重索引;索引比较难，但是却是非常重要的・pandas多表操作与数据透视表2、numpy数值计算numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容：・Numpyarray理解；・数组索引操作；・数组计算；・Bro
·2019-09-24 19:42

深入分析python数据挖掘 Json结构分析

json是一种轻量级的数据交换格式，也可以说是一种配置文件的格式这种格式的文件是我们在数据处理经常会遇到的python提供内置的模块json，只需要在使用前导入即可你可以通过帮助函数查看json的帮助文档json常用的方法有load、loads、dump以及dumps，这个都属于python初级，我不做过多解释json可以结合数据库一起使用，在这以后要处理大量数据时非常有用下面我们正式来利用数据挖
·2019-09-23 03:59

【只推荐一位】他自学成才，坐拥38w粉丝，技术第一大号！

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程序员小灰·2019-09-05 00:00

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R语言中文社区·2019-09-05 00:00

【只推荐一位】推荐一位牛人，自学转行，从机械攻城狮逆袭数据挖掘算法大神...

今天给大家推荐一位自学转行Python数据挖掘算法的朋友:王大伟。他是公众号“Python爱好者社区”公众号的唯一小编，目前他的公众号有34w+粉丝。你与这些干货只差长按下图扫码关注！
菜鸟学Python·2019-08-16 10:26

Python数据挖掘:决策树算法预测云顶之弈排名

前言为什么要预测云顶排名？学习，娱乐，其他目的。通过什么预测？通过收集到的前八回合血量数据和排名。（你也可以用你自己觉得好的数据，比如前n回合输赢等）。预测结果怎么样？游戏没结束谁也不知道结果怎么样，预测结果仅供参考，学习函数调用才是最大的收获。大家看了觉得还行的话点个赞。使用到的库pandas打开csv，及对表格数据筛选的方法。sklearn主要是DecisionTreeClassifier：封
来晚了的没有名字·2019-08-12 09:14

【python数据挖掘课程】二十八.基于LDA和pyLDAvis的主题挖掘及可视化分析

这是《Python数据挖掘课程》系列文章，前面很多文章都讲解了数据挖掘、机器学习，这篇文章主要讲解LDA和pyLDAvis算法，同时讲解如何读取CSV文本内容进行主题挖掘及可视化展示。
Eastmount·2019-06-12 14:07

【python数据挖掘课程】二十八.基于LDA和pyLDAvis的主题挖掘及可视化分析

这是《Python数据挖掘课程》系列文章，前面很多文章都讲解了数据挖掘、机器学习，这篇文章主要讲解LDA和pyLDAvis算法，同时讲解如何读取CSV文本内容进行主题挖掘及可视化展示。
Eastmount·2019-06-12 14:07

Python数据挖掘入门与实践

本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理
奋斗的IT青年·2019-05-27 19:22

数据挖掘入门读物《Python数据挖掘入门与实践》豆瓣评分[7.70]

好书推荐、视频分享，公众号"读书ReadBook"与您一起进步下载地址……1、点击阅读原文或者地址https://ebooklist.mobi/2019/05/20/6465.html2、回复关键字11730直接获取下载链接，好书推荐、视频分享，公众号"读书ReadBook"与您一起进步图书简介……本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，带你
菜鸟飞不动-公众号 读书ReadBook·2019-05-24 00:00

采用 Python 机器学习预测足球比赛结果

你将获取到如下内容：人工智能在线建模平台介绍；熟悉机器学习开发流程；熟悉Python数据挖掘库NumPy、Pandas、Scikit-Learn等开发库的基本使用；熟悉常见分类算法
GitChat的博客·2019-04-23 23:08

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据

案例及数据说明本选题用到的数据包括公共数据集、用户通话数据、违约行为数据。训练集数据：用户通话数据(201703-201706)，违约行为数据(201707)，公共数据-基本信息(201703-201706)，公共数据-通话(20170528-20170628)，公共数据-轨迹(20170528-20170628)，公共数据-上网(20170528-20170628)。初赛只提供了7000条训练数
padluo·2019-04-15 15:23

33.python数据挖掘与入门实践

如何进行数据挖掘？1.创建数据集，表示真实世界中物体的样本；描述样本的特征，重点是抽取特征第一章开始数据挖掘之旅：举了一个简单的亲和性分析的例子，用它找出顾客经常一起购买的商品。这种探索性的分析方法用处很大，能帮助人们发现商业流程、某个环境或场景中的潜在规律。亲和性分析可用在商业、医疗、人工智能等领域，说不定能这些领域带来突破。本章还通过OneR算法介绍了分类的应用。该算法寻找最佳的特征值用于分类
q386538588·2019-04-10 15:44

Jupyterhub安装配置及心得

Jupyter简介Jupyter是一款基于python的webnotebook服务，目前有大多python数据挖掘与机器学习爱好者使用这款服务，其特性其实与IpytohnNotebook差不多，准确说IpythonNotebook
喵来个鱼·2019-03-28 16:38

python数据挖掘入门与实践（一）

第一章开启数据挖掘之旅打开jupyternotebook的方式：在命令提示符（cmd）中输入：jupyternotebook就可以打开Web浏览器创建新的实例。关闭：在cmd中输入Ctrl+C，确认关闭即可。1.3亲和性分析应用场景：超市商品的摆放、向网站用户推送、电影推荐等。找出规则。对于找出的规则需要判断其优劣，通过支持度（support）和置信度（confidence）。支持度指数据集中规则
阿阿哼·2019-03-03 17:16

python数据挖掘之突破网站反爬机制

有写网站不会对爬虫进行限制，但是这类网站都是比较老的网站了，但是大部分的网站是有反爬虫机制的。但是，你有张良计，我有过墙梯！比较常见的反反爬虫方法有以下几种：1.伪造User-Agent：将爬虫伪装成浏览器，可以骗过后台反爬机制OperaMozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/39.0.217
Chauncy_Gao·2019-02-28 21:31

经典博客系列收藏

大奥特曼打小怪兽经典博客系列收藏1.经典博客链接2.经典项目博客集合3.数字图像处理系列4.深度学习系列经典博客收藏5.hinton教授的本科生课程CSC321-机器学习中的神经网的笔记6.Python
gukedream·2019-02-13 00:03

Python数据挖掘入门与实践 中文目录

阅读更多RobertLayton著，杜春晓译封面1扉页2版权3前言6目录11第1章开始数据挖掘之旅151.1数据挖掘简介151.2使用Python和IPythonNotebook161.2.1安装Python161.2.2安装IPython181.2.3安装scikit-learn库191.3亲和性分析示例191.3.1什么是亲和性分析191.3.2商品推荐201.3.3在NumPy中加载数据集2
belldeep·2019-02-04 21:00

Python数据挖掘入门与实践 中文目录

阅读更多RobertLayton著，杜春晓译封面1扉页2版权3前言6目录11第1章开始数据挖掘之旅151.1数据挖掘简介151.2使用Python和IPythonNotebook161.2.1安装Python161.2.2安装IPython181.2.3安装scikit-learn库191.3亲和性分析示例191.3.1什么是亲和性分析191.3.2商品推荐201.3.3在NumPy中加载数据集2
belldeep·2019-02-04 21:00
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