最新实例
MBNI跨应用程序探索助手crx插件
MBNI 的跨应用探索助手插件，蛮适合做基因组、网络可视化那一挂的同学。它能让你在ahub.mbni.org上用 MBNI 工具的时候，直接和本地的 CoolMap、Cytoscape 和 IGV 聊天，省去手动切来切去的烦恼，效率提高一大截。
和 Cytoscape 打过交道的都知道，导入导出那堆格式挺折腾。有了这个插件，数据从网页丢到本地几乎无感知，响应也快，基本点点鼠标就搞定。
适配的是 MBNI 跨应用程序数据探索 这套系统，界面不花哨，但功能比较扎实。是你搞多组学，或者经常要在多个可视化工具间穿梭，用它会觉得省了不少事。
要注意，插件得配合本地应用使用，纯装个 crx 没啥用。如果你
数据挖掘
0
2025-07-02
数据仓库数据数据挖挖掘实践掘与数据仓库分析实践
超市销售里的商品搭配，总能挖出不少有意思的东西。像“啤酒配尿布”这种经典案例，其实就是数据挖掘的典型应用。文档里结合了数据仓库和OLAP的结构，围绕超市销售场景，从维度建模到宽表设计，讲得还挺清楚的。
前期的数据理解部分做得蛮细，事实表、商品表、时间表这些都搭得比较标准。模型用的是多维方式，能支持后面灵活的操作。维度表的分层设计也挺有参考价值，尤其是商品分类和时间粒度这块。
准备阶段提到了数据清洗和特征选择，说白了就是去脏数据、挑重点，这步做得好后面才能稳。宽表设计也值得一看，把多个维度合在一起，查询和建模效率都能提不少。
文档中了如何搭建多维数据集，像时间、商品、商店这些维度组合后能做出不少
数据挖掘
0
2025-07-02
知识背景序列模型与时间序列模型的对比分析-序列模式挖掘
知识背景的序列模型和时间序列模型，经常让人傻傻分不清。其实还挺好区分的。序列模型主要是一串行为的顺序，比如用户买了 A 又买 B，再买 C——这种叫行为路径挖掘；而时间序列模型更像是盯着一个指标随时间变动的走势，比如股票价格、温度变化那类有时间自相关的事。想挖点干货？这几个资源还蛮值得一看：ARMA 模型那个不错，直接上了Python 代码，方便你边看边跑。还有个叫resampleX的工具，专门搞时间序列重采样，数据挺顺手。如果你喜欢用MATLAB或SAS做，也有现成的教程和代码，比如MATLAB 时间序列和SAS 时间序列。嗯，页面风格有点老，不过内容挺实用的。还有一点要注意，时间序列的建模
数据挖掘
0
2025-07-02
数据挖掘概念与技术
数据挖掘其实就是从海量、复杂的数据中，找出那些隐藏着的、有用的规律和信息。随着信息技术的飞速发展，现在每天都在产生海量数据，数据挖掘的需求也变得越来越大。想象一下，你的公司或研究机构有了这些技术，可以从数据中找到潜在的商业机会、优化方案，甚至预测市场趋势，简直是效率提升的利器。像数据清理、数据集成、数据这些步骤虽然听起来有点复杂，但其实只要掌握了基本的操作，后续的工作就能顺利进行。如果你要开始学习数据挖掘，了解这些概念和技术是必不可少的。在实际应用中，数据仓库和 OLAP 技术是数据挖掘的基础，它们你整理和高效查询数据。此外，数据预这一步也关键，好的预会让后续的工作更流畅、更精准。所以如果你想
数据挖掘
0
2025-07-02
LightGBM中文文档高清离线版
高清的LightGBM 中文文档，自己整理的，离线可用，查参数、看 API 都挺方便。里面从快速入门到 GPU 教程、并行学习指南、参数优化，基本都涵盖了，适合新手速通，也方便老手查漏补缺。内容是纯净版，没广告，加载也快。文档里提到的Python 包使用也说得比较清楚，像常见的fit、predict方法怎么调用、参数怎么调，配合案例讲得还不错。API 部分也按模块分类，找函数更顺手。是GPU 教程部分，对训练加速挺有，讲了怎么配置、怎么避坑，比如device参数用法、常见的内存问题也提了一嘴。如果你本地环境搭好了，直接开干就行，效率会高多。还有个亮点是参数调优章节，列了不少调参建议，比如怎么设
数据挖掘
0
2025-07-02
Weka属性选择完整教程
属性选择其实挺重要的，尤其在数据挖掘的过程中。如果你想在 weka 中做属性选择，就得理解两种主要的属性子集选择模式：属性子集评估器+搜索方法和单一属性评估器+排序方法。通过这些模式，你可以有效地筛选出最相关的属性，提高模型的效率。你会发现这两种方法各有优势，前者适合复杂的数据集，后者则简单高效，适合快速测试。，选择适合的方法，才能让你的数据挖掘工作事半功倍。
数据挖掘
0
2025-07-02
基于云架构的分布式新能源智能服务平台
基于云架构的分布式新能源智能服务平台挺适合需要高效能和精准度的场景。它利用云技术，把多个小型发电站连接起来，不仅提高了能源利用效率，还能实时监控和智能。你可以通过数据挖掘和数据采集网关等技术手段，提升服务平台的功能，比如采集、存储和显示数据。验证实验也证明，这种平台比传统的要好，兼容性更强，监测更及时。，想要优化新能源管理，这个平台是个不错的选择，简单来说，效率杠杠的！
数据挖掘
0
2025-07-02
CRM中的关联规则应用数据挖掘与客户行为分析
CRM 系统的关联规则应用挺有意思的，是在数据挖掘这块。你看，关联规则能企业挖掘客户行为模式，揭示哪些产品经常被一起购买，哪些服务组合是特定客户群体的偏好。通过这种方式，企业可以精准地制定市场策略，预测客户未来的需求，甚至是提前识别潜在的客户流失风险。Apriori 算法就是其中一种常见的技术，它通过挖掘频繁项集来发现潜在的关联规则，企业优化运营。对于喜欢用数据做决策的公司来说，这绝对是个不得不看的一部分。比如，利用关联规则可以进行交叉销售、推荐系统的设计，甚至可以改善客户服务流程，减少等待时间哦。其实，结合这个算法，企业不仅能降低运营成本，还能提升客户体验和业务增长。，数据挖掘和关联规则的应
数据挖掘
0
2025-07-02
K-means聚类的局限性与非球状数据分析
K-平均聚类，虽然在多情况下都挺好用，但你会遇到它在非球状数据时效果不太理想的情况。你知道，K-均值的工作方式要求数据点得像圆球一样，结果导致一些形状不规则的数据聚类表现不佳。所以，K-均值这种方式比较适合那种形状规整的群体。如果你需要一些复杂的非球状数据，得考虑一些别的聚类算法，比如 DBSCAN。，如果你的数据集是规则的，K-均值依然是一个不错的选择，尤其是在执行速度方面，表现蛮不错的哦。
数据挖掘
0
2025-07-02
Flight Trajectory Prediction飞行轨迹预测
Flight-Trajectory-Prediction 是一个有趣的项目，基于半惰性数据挖掘范式，用来预测飞行中的飞机轨迹。你可以通过聚类算法历史雷达数据，抽象出从源机场到目的机场的典型轨迹。最酷的是，它还能结合天气条件来调整飞行路径，给你推荐最合适的替代路线，一些航线冲突。
想象一下，在做飞行计划时，基于天气信息和历史数据来推测出最佳航线，这不仅能节省时间，还能提高航班的安全性。只要安装了MongoDB、Python 3.0和一些常见的库（如numpy、pandas等），就可以开始使用了。
你只需要输入一些基本信息，比如出发机场、到达机场、时间范围，再加上天气数据，就能得到飞机轨迹预测结果
数据挖掘
0
2025-07-02