在现实社会中的数据往往存在噪声数据、缺失值和不一致数据的问题。为了提高数据挖掘工作的效率和准确性，需要使用数据清理、数据集成、数据归约和数据变换等方法对数据进行预处理操作。数据质量的三个要素是：准确性、完整性和一致性。使用与给定元组同一类的所有样本的属性均

概述《数据挖掘：你必须知道的32个经典案例》是为广大数据分析师量身定制的入门读物，它旨在帮助读者站在大数据时代的制高点。数据分析处于统计学、计算机信息科学、运筹学、数据库等多个领域的交叉地带，大数据时代的到来大大丰富了数据分析的内涵，数据分析师的职责与以往

大数据时代，数据挖掘的魅力不言而喻。每种数据挖掘技术都分成了以下几个部分技术介绍----------概念阐述。实际案例说明----------使概念更易于被读者消化理解。经验教训----------总结了一些常见的陷阱，可以帮助读者少走不少弯路。比如，你想

通过将属性域划分为区间，离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。区间的标号可以替代实际的数据值。如果使用基于判定树的分类挖掘方法，减少属性值的数量特别有好处。通常，这种方法是递归的，大量的时间花在每一步的数据排序上。因此，待排序的不同值越少，这种方法就

一次偶然翻看《程序员》杂志，在2012年第四期《新书上架》栏目里看到一本刚刚出版的书——《社交网站的数据挖掘与分析》。这是一本开创时代的的新书，获得Jolt生产效率大奖。这本书主要介绍在Twitter、Facebook、Linkin、Google Buzz

也就是说，它将数据划分为k 个组，同时满足如下的要求：每个组至少包含一个对象；每个对象必须属于且只属于一个组。注意在某些模糊划分技术中第二个要求可以放宽。这样的方法可以用来过滤“噪音”数据，发现任意形状的簇。它也基于标准的统计数字自动决定聚类的数目，考虑“

对于分类问题或预估问题来说，常常缺乏准确标注的案例。IDMer：这个错误和第10种错误有相通之处，请同时参照其解决方法。研究结果：按照《神经网络》期刊的统计，在过去3年来，只有1/6的文章中做到了上述两点。

与其说网络是一项技术创新，不如说它是一项社会创新。我设计的是一种社会效应，而不是一种高科技玩具。网络的终极目标是支持并改进现。实世界中存在的各种各样的“网”，我们有家庭“网”、协会“网”和公司“网”，我们会亲远疏近。遗憾的是，当你试图抓住每天变化并且有大量

“算法”指的是用于实现某一数据挖掘技术－如分类树、辨识分析等等的特定程序。“属性”也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点，是一个“域”。“个体”是关于一个单元的测量值的集合――例如一个人的身高、体重、年龄等等；它也被称作“记录”、或者“行”。“置信

广东今程光一电力科技有限责任公司、佛山科学技术学院自动化学院的研究人员林卫铭、吴泽君、周恒旭、郭静，在2019年第6期《电气技术》杂志上撰文指出，灾害性气象是造成电网缺陷进而导致电力设备出现故障的最主要因素，本文试图找出灾害性气象因素与电网缺陷的关系，通过

当下和大数据、人工智能和前沿科技联系最为密切且刚需最有经济效益的行业当属互联网金融，而从事互联网金融最需要明确的一点就是风险控制。今天有赖数据挖掘工程师点拨，给大家好好讲讲数据挖掘如何在互联网金融风险控制中发挥作用，让大家认真瞧瞧数据挖掘是如何助力互联网金

DM, Data Mining为什么需要 Data Mining信息技术的发展，计算机---存储和处理信息，网络---传播信息，物联网---收集信息，移动互联网---更加便捷地收集和传播信息。理解 DMKDD, 从数据库获取数据---数据清洗---放入数据

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！以下内容根据演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。

C4.5C4.5算法C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心算法是ID3 算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：。C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。机器学习中，决策树是一个

京东集团高级副总裁张晨总结：京东是一家以互联网科学引领的网络零售企业，零售是它的基因，而零售最根本的是要给用户做好服务，京东可以通过技术手段把服务体验提升更多。京东的数据主要两大类，用户行为数据和基于内容的数据。对于任何一个商品，京东都认为它具备品牌、中心

8 月 13 日至 8 月 17 日，国际数据挖掘领域的顶级会议 ACM SIGKDD 2017 在加拿大的 Halifax 召开。此次大会共有 1144 篇提交论文，但最终只有 216 篇被收录。SIGKDD 每年主办的 KDD 大会，是该领域的最高学术

分析型客户关系管理:用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识，和如何与顾客有效接触的知识，进行收集、分析、应用。维基百科是这样描述“大数据”的：“数据集的总和如此庞大复杂，以至于现有的数据库管理工具难以处理。流失分析的结果用于

在典型的探索性数据分析中，我们通过在某个粒度级别上划分数据集，然后在该粒度上聚合数据，以了解集中趋势，从而解决这个问题。同样，Hadley Wickham撰写的著名（必读）论文将Split-Apply-Combine策略概述为数据分析中最常见的策略之一。无

矩阵方面 Kaare Brandt Petersen的《The Matrix Cookbook》 网易公开课中的《麻省理工公开课：线性代数》2.概率论与数理统计方面 JohnA.Rice 的《数理统计与数据分析》《统计建模与R软件》。这几方面的基础 基本上