探索数据挖掘的数据源
随着数据的持续增多，数据挖掘有助于我们从中发现新的有用信息。如何确定最有效的数据源？数据挖掘的任务是从数据源中开发新的知识，这意味着需要从可用的数据源中挑选合适的数据。解决方案可以分为两类：一类是将多个数据源整合为一个数据源，另一类是从单一
十大数据挖掘算法：探索数据的潜力
随着互联网的发展，各行各业的数据储量爆增，数据挖掘技术应运而生，它从海量数据中获取有价值信息，从而实现诸如商业分析、人口统计和模式识别等任务。数据挖掘中最常用的算法有十种，如决策树、K均值聚类、朴素贝叶斯、Apriori算法、FP-Grow
R语言数据挖掘算法探索之路
R语言是近几十年来被广泛应用的统计计算语言和统计软件，同时也是先进的数据挖掘算法开发工具。R语言提供了一种完整的统计分析解决方案，这种解决方案既有先进的统计模型，也有具有强大数值计算功能的数据处理技术，可以应用于各种具体的行业和应用场景。R
数据分析与建模方法：探索数据的新方法
随着科学技术的进步，我们所处的世界越来越复杂，解决当今许多难题就需要大量有效分析处理数据的技巧，以便于找出和控制有用的信息。因此，数据分析和建模方法已成为不可忽视的重要手段。首先，数据分析可以帮助我们了解不同数据之间的联系，从而更好地利用数
探索性数据分析中的四大主题
探索性数据分析是现在大学教学以及研究方面的重要主题，它可用于解决现实世界中的问题，挖掘数据的有趣特征，并得到有效的结果。本文将简要介绍探索性数据分析中最重要的四大主题：数据融合，数据清理，模型准备和结果可视化。首先，数据融合是探索性数据分析
探索关联规则挖掘算法
关联规则挖掘算法（association rule mining algorithm）是一种应用在大数据分析中的数据挖掘技术，它能够从大量的事务数据中识别出常见的关联规则，从而协助企业做出数据驱动的决策。关联规则中涉及两个元素：频繁项集（f
探索数据挖掘与相似度之间的联系
数据挖掘是指通过采用特定的技术和算法来发现和提取隐藏在大量数据中的有价值的潜在知识。它是一种新兴的学科，有助于用户从大量数据中发现有用的信息。而相似度是指当前实体之间的相似程度或差异程度。它是一种比较分析，用于确定两个实体之间的差异和相似性
探索数据挖掘与社会网络分析的深层关联
近年来，随着互联网科技的发展和社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）领域的迅猛进展，数据挖掘（Data Mining）与社会网络分析的联系日益紧密。数据挖掘技术提供了一种有效的趋势分析的方法，可以帮助SN
人人贷拥抱大数据，充分探索低风险高收益投资之路
近年来，大数据技术在金融领域发挥着越来越重要的作用。而作为中国最大的P2P网贷平台，人人贷也跟进时代新潮流，投入大量资源构建自身的大数据技术体系。人人贷早在2014年就开始拥抱大数据，推出了“中国首个大数据实践”，积极调研、收集及分析借款人
探索传统数据分析的优势
自从网络和技术发展到让数字成为生活中不可或缺的一部分，数据分析成为越来越多场景中绕不开的话题，传统数据分析也被抛得更高。传统数据分析指的是使用统计学方法来进行数据分析的一种方法，他最大的特点是专业性强，分析能力强，是一种更加全面的数据分析方