數據分析實例--R語言如何對垃圾郵件進行分類

2017-07-07

數據分析實例--R語言如何對垃圾郵件進行分類 Structure of a Data Analysis 1  數據分析的步驟 l  Define the question l  Define the ideal data set l  Determine what data ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言

2017-05-05

數據科學家被認為是21世紀最性感也是最具發展前景的職業，目前有75%左右的數據科學家使用R語言，有35%左右的數據科學家將R語言作為首選統計分析工具。今天，我們來了解一下R語言的前世今生。 一、R的 ...

數據挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應用案例

2017-05-04

數據挖掘的常用方法、功能和一個聚類分析應用案例 一、數據挖掘的常用方法 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不 ...

數據挖掘:手把手教你做文本挖掘

2017-05-03

數據挖掘:手把手教你做文本挖掘 1文本挖掘定義 文本挖掘指的是從文本數據中獲取有價值的信息和知識，它是數據挖掘中的一種方法。文本挖掘中最重要最基本的應用是實現文本的分類和聚類，前者是有監督的挖掘算 ...

機器理解大數據的秘密:聚類算法深度詳解

2017-04-03

機器理解大數據的秘密:聚類算法深度詳解 在理解大數據方面，聚類是一種很常用的基本方法。近日，數據科學家兼程序員 Peter Gleeson 在 freeCodeCamp 發布了一篇深度講解文章，對一些聚類算法進行了基礎介紹， ...

數據挖掘方法功能和聚類分析案例

2017-03-01

數據挖掘方法功能和聚類分析案例 一、數據挖掘的常用方法 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行 ...

R語言的三種聚類方法

2017-02-24

R語言的三種聚類方法 一、層次聚類 1)距離和相似系數 r語言中使用dist(x, method = “euclidean”,diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2) 來計算距離。其中x是樣本矩陣或者數據框。method表示計算哪種距離 ...

聚類分析案例之市場細分

2017-02-24

聚類分析案例之市場細分 從實際應用的角度看，聚類分析是數據挖掘的主要任務之一。而且聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數據的分布狀況，觀察每一簇數據的特征，集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。 聚 ...

數據挖掘與數據分析梳理

2016-10-11

數據挖掘與數據分析梳理 一、數據挖掘和數據分析概述 數據挖掘和數據分析都是從數據中提取一些有價值的信息，二者有很多聯系，但是二者的側重點和實現手法有所區分。 數據挖掘和數據分析的不同之處： ...

聚類分析實戰解析與總結

2016-10-10

聚類分析實戰解析與總結 聚類分析是沒有給定劃分類別的情況下，根據樣本相似度進行樣本分組的一種方法，是一種非監督的學習算法。聚類的輸入是一組未被標記的樣本，聚類根據數據自身的距離或相似度劃分為若干組 ...

數據缺失值的4種處理方法

2016-09-27

數據缺失值的4種處理方法 一、缺失值產生的原因 缺失值的產生的原因多種多樣，主要分為機械原因和人為原因。機械原因是由于機械原因導致的數據收集或保存的失敗造成的數據缺失，比如數據存儲的失敗，存儲器 ...

案例詳解SPSS聚類分析全過程

2016-09-13

案例詳解SPSS聚類分析全過程 案例數據源： 有20種12盎司啤酒成分和價格的數據，變量包括啤酒名稱、熱量、鈉含量、酒精含量、價格。 【一】問題一：選擇那些變量進行聚類?——采用“R型聚類” ...

聚類分析中幾種算法的比較

2016-09-11

聚類分析中幾種算法的比較 將數據庫中的對象進行聚類是聚類分析的基本操作，其準則是使屬于同一類的個體間距離盡可能小，而不同類個體間距離盡可能大，為了找到效率高、通用性強的聚 類方法人們從不同角度提出 ...

SPSS聚類分析經典案例分享

2016-09-04

SPSS聚類分析經典案例分享 這篇文章的案例過程涉及到spss層次聚類中的Q型聚類和R型聚類，單因素方差分析，Means過程等，是一個很不錯的多種分析方法聯合使用的 聚類分析案例。 案例數據源： 有2 ...

數據挖掘系列篇:聚類算法概述

2016-05-25

數據挖掘系列篇:聚類算法概述 本篇重點介紹聚類算法的原理，應用流程、使用技巧、評估方法、應用案例等。具體的算法細節可以多查閱相關的資料。聚類的主要用途就是客戶分群。1.聚類 VS 分類 分類是“監督學 ...

SPSS聚類分析是否需要對數據進行標準化處理？

2016-03-15

SPSS聚類分析是否需要對數據進行標準化處理？ 為了從不同的角度反映一組數據的特征，我們往往追求更多的指標，這些數據單位不同，數量級也不同，這就需要我們在開始分析之前 對數據進行標準化處理。聚類分 ...

CDA數據分析練習題3

2024-09-12

《數據分析專項練習題庫》 《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 《企業數據分析面試題庫》 75.利用Apriori算法計算頻繁項集可以有效降低計算頻繁集的時間復雜度。在以下的購物籃中產生支持度不小于3的 ...

CDA數據分析師練習題2

2024-09-12

《數據分析專項練習題庫》 《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 《企業數據分析面試題庫》 推薦學習書籍 《CDA一級教材》在線電子版正式上線CDA網校，為你提供系統、實用、前沿的學習資源，助你輕松邁入數 ...

CDA數據分析練習題1

2024-09-12

《數據分析專項練習題庫》 《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 《企業數據分析面試題庫》 推薦學習書籍 《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考，也適合業務及數據分析崗位的從業者提升自我。完整電子版已上線CDA ...

常用的python缺失值處理方法有哪幾種？

2020-07-06

缺失值是指粗糙數據中由于缺少信息而造成的數據的聚類、分組、刪失或截斷。它指的是現有數據集中某個或某些屬性的值是不完全的。 python缺失的處理一般情況下有三種方法： （1）刪掉缺失值數據 刪除法是 ...