GMIN313 蒙彼利埃科学大学数据挖掘项目发布

GMIN313项目由蒙彼利埃科学大学发布于2014/2015学年，专注于数据挖掘技术。该项目的目标是实施和评估针对异构文本数据的挖掘方法，以分析意见和情感表达。此程序为自由软件，您可以根据GNU通用公共许可证第3版或（在您选择的情况下）任何更高版本重新分发或修改该程序。此程序提供实用性，但不对其结果做任何保证。

数据挖掘 10 2024-10-28

Web数据挖掘的深入解析

Web数据挖掘简介 Web数据挖掘是指从Web数据中提取有价值的信息，通过分析Web页面、用户行为等数据，揭示潜在的模式和规律。它在当今的信息化社会中具有广泛的应用，如精准营销、个性化推荐和社交媒体分析等。 Web数据挖掘的核心流程 数据收集：获取所需的Web数据资源，包括结构化数据和非结构化数据。 数据预处理：对原始数据进行清洗、格式化和转换，以适应挖掘需求。 数据分析：使用统计分析和机器学习方法挖掘潜在模式。 结果应用：将挖掘结果应用于特定业务场景，实现数据驱动的决策支持。 Web数据挖掘的主要应用场景 搜索引擎优化：通过分析用户搜索行为优化关键词。 个性化推荐：根据用户行为数据推荐

数据挖掘 15 2024-10-28

DataMiningWeb 大创项目教学实验平台安装指南

创建虚拟环境 使用 conda 创建一个 Python 3.6 的虚拟环境： conda create -n myenv python=3.6 激活虚拟环境： conda activate myenv 克隆项目 打开终端，进入目标目录，克隆 GitHub 项目： git clone https://github.com/your_project/DataMiningWeb.git 进入项目目录： cd DataMiningWeb 安装依赖 使用 pip 安装项目依赖： pip install -r requirements.txt 修改数据库配置 打开项目中的

数据挖掘 15 2024-10-27

数据科学WiFi定位系统的k近邻与加权k近邻位置预测

案例包括R语言程序调试、开发文本数据处理与挖掘的函数、各种可视化图集（具体可参考博客中展示的一部分），k近邻与加权k近邻，以及最终的模型预测。数据量为140多万记录，针对不同的预测变量进行了汇总。自己编写了针对k近邻与加权k近邻的十折交叉验证程序，并进行了可视化展示。整个项目过程全程没有使用R语言中现有的包，所有代码都是独立编写的。对于想要提升R编程能力的同学，这个项目将是一个绝佳的选择。谢谢大家支持！

数据挖掘 12 2024-10-27

数据挖掘技术在零售行业中的深入应用

数据挖掘技术在零售行业应用的研究，是信息技术与商业领域结合的重要研究方向。它主要利用数据分析技术，从大规模的数据集中提取有价值的信息，从而帮助企业做出更好的经营决策。在零售行业中，数据挖掘的应用尤其广泛，它可以帮助零售商了解客户需求，优化库存管理，提高营销效果，进而增强竞争力。在零售业CRM（客户关系管理）中，数据挖掘技术的核心价值体现在以下几个方面：1. 客户细分：通过聚类算法，数据挖掘可以将客户按照消费行为、购买习惯、偏好等特征进行细分，形成不同的客户群体。这有利于零售商针对不同群体采取个性化的服务和营销策略。2. 交叉销售和增值销售：利用关联规则算法，可以找出商品之间的购买关联性，通过分

数据挖掘 9 2024-10-27

关联规则挖掘实例顾客购物篮分析与营销策略优化

关联规则挖掘实例通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。例如，在同一次购物中，如果顾客购买牛奶的同时，也购买面包（和什么类型的面包）的可能性有多大？这种信息可以引导销售，可以帮助零售商有选择地经销和安排货架。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。

数据挖掘 18 2024-10-27

使用八爪鱼采集器高效抓取B站一级评论及相关数据的完整操作指南

内容概要 八爪鱼采集器是一款高效的数据采集工具，本规则帮助用户从目标网站上获取视频标题、发布时间、评论内容等信息。通过实操案例，用户可以学习如何高效选择合适的网站，并利用八爪鱼采集器实现自动化数据提取。 使用人群 此采集规则适用于需要从网站上批量获取信息的个人或团队，尤其是市场研究人员、数据分析师和内容创作者等。它能够帮助用户快速获取大量数据，从而支持市场分析、内容创作或学术研究。 使用场景及目标 用户可从哔哩哔哩等视频分享网站抓取视频的标题、发布时间和用户评论，并通过自动化方式节省大量时间。目标是提高信息获取的效率和准确性，让数据处理更快捷。 其他说明 用户可通过提供的链接下载采集规则

数据挖掘 10 2024-10-26

Data Mining Learning Resources and Final Exam Review Key Points

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了统计学、机器学习和数据库技术。在南京工程学院数据科学与计算机专业的课程中，数据挖掘是一门重要的专业课程，培养学生的数据分析能力，帮助他们理解并应用相关算法解决实际问题。 在数据挖掘的学习过程中，我们首先需要了解数据预处理的基本步骤，包括数据清洗（如处理缺失值、异常值和重复值）、数据集成（将来自不同来源的数据合并）和数据转换（如规范化、离散化）。这些预处理步骤对于确保后续分析的有效性和准确性至关重要。 接着，我们要深入学习各种数据挖掘方法，其中分类、聚类和关联规则是最基础的三类。分类是通过训练模型预测目标变量的类别，常见的算法有决策树、随机森

数据挖掘 8 2024-10-26

AIR-QUALITY-PREDICTION 使用数据挖掘和机器学习预测AQI及分类

近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。因此，控制和预测空气质量指数（AQI）已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI进行分类。对于AQI预测，我们实现了五个回归模型：主成分、偏最小二乘法、留一维CV的主成分、留一维CV的偏最小二乘，以及多个印度城市的多元回归AQI数据。根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好、满意、中、差、非常差和严重”。为了预测AQI等级，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Logistic回归和K最近邻。数据集来自印度不同

数据挖掘 7 2024-10-26

PythonFinance使用Python进行数据获取、挖掘与交易回测

PythonFinance 是一个基于Python的金融系统，它为金融分析和交易提供了强大的工具集。这个系统的主要特点在于其 数据获取、 数据挖掘 以及 回测交易 的功能。掌握这些技能至关重要，它们能帮助投资者和分析师更好地理解市场动态、制定有效的投资策略，并通过 历史回测 来验证这些策略的有效性。 数据获取 PythonFinance 系统通常会利用各种Python库如 pandas_datareader、 yfinance 和 Alpha Vantage API 来获取实时和历史的金融市场数据。例如， pandas_datareader 允许用户从 Yahoo Finance、Google

数据挖掘 15 2024-10-26