数据挖掘

通过对高校图书借阅数据的深入分析，我们发现了更有趣的结论：学习成绩、毕业去向都与图书借阅偏好有着密切的关系。

你想要的算法这都有！

文本分析的本质是从给定文本中获取高质量、有用信息的自动化过程，其一般步骤为：数据采集、数据清洗、文本挖掘分析、可视化分析。

今天从实践应用的角度重新梳理一下“数据挖掘”，让您能够抛开概念了解本质！

数据挖掘过程以现在的形式存在是因为技术的发展——机器学习算法的普及以及综合其它技术集成这些算法的平台的发展，使得商业用户易于接受。

未来三年，AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。

在过去几年，随着信息化技术的高速发展，数据逐渐变为企业最有价值的战略资产，人们迫切希望能够从数据中发掘价值和探索规律，以便为企业在研发、生产、营销、管理、运维等各个环节遇到的问题提供新的解决思路，用数字化战略为企业赋能。

为什么您的数据挖掘项目成果总是难以落地？或者数据挖掘的价值总是远远低于预期？无论您是项目管理者还是数据分析师，相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。

面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。

本文主要从原理、计算流程、应用场景等方面介绍了5个客户模型。

数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。

奥地利符号计算研究所的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。

前言 今天继续APP爬虫，今天爬取的是微博榜单（24小时榜）的数据，采集的字段有： 用户id 用户地区 用户性别 用户粉丝 微博内容 发布时间 转发、评论和点赞量 该文分以下内容： 爬虫代码 用户分析 微博分析 爬虫代码 import requests import json import re import time import csv headers …

数据挖掘中的十大实用分析方法

随着互联网金融时代的到来，信用评分体系显得越发重要，本文就解读信用卡评分体系是如何建立的