test DSCI 511GitHub数据分析项目

GitHub 数据的小项目，挺适合想通过编程技能来挖掘开发者潜力的你。项目用的是Python，主要靠调用 GitHub 的API来抓用户信息，比如repos、followers、login这些基本字段。 数据获取这块，先搞个访问令牌（token）是关键。注册 GitHub 账号、点右上角头像、进设置、再点开发者选项，生成 token，搞定之后你每天就能有足够的求额度来拉用户数据了。 采集到的内容是JSON格式，起来比较方便。再配合Pandas，直接就能塞进DataFrame里做筛选、排序。还用了点小技巧，比如Web Scraping来对方项目常用语言，这样能推测一个人的编码偏好。 整个流程其实

数据挖掘 0 2025-06-17

基于数据挖掘的信用卡风控方案设计

数据挖掘的信用卡管理方案，确实是个宝藏资源。讲得挺细，从模型选型到风险都有覆盖。像CHAID、logistic 回归这些常用算法都讲得蛮清楚，适合要做风控系统原型或者挖掘客户价值的你入门。文档里还列了十几种业务模型，对应场景一目了然，拿来参考合适。如果你也刚好在搞信用卡系统建模，这套方案你真得看看。

数据挖掘 0 2025-06-17

数据数据挖掘与R语言数据分析指南挖掘与R语言数据分析指南

这本《数据挖掘与 R 语言》书籍挺适合对数据有兴趣的朋友。书中的内容了如何使用 R 语言进行数据挖掘，涵盖了多实用的算法和技巧。你会学到如何海量数据，进行数据预、以及可视化。用 R 语言做数据还是挺直观的，书中的案例也蛮详细的，直接跟着做可以快上手。如果你对数据科学、机器学习有兴趣，这本书值得一读。 如果你已经对 R 语言有一定了解，这本书可以你进一步深化对数据挖掘技术的理解和应用。是书中的代码示例，能你更好地理解算法背后的原理。，挺适合入门的，也适合有经验的开发者做进一步提升。

数据挖掘 0 2025-06-17

R语言数据挖掘入门教程（10天速成）

如果你对数据感兴趣，R 语言绝对是一个不错的选择！它的图形功能强大，像条形图、柱状图、线性图等都可以轻松搞定。而且，R 是免费的，跨平台，支持 Windows、Linux、MacOS 和 UNIX，可以随时安装使用。对于初学者来说，R 的向量操作简单易懂，比如使用c()函数来创建一个向量，或者用seq()生成一个特定的数字序列。向量的计算也直接，支持加法、减法、乘法等各种运算。如果你需要更复杂的，可以通过 R 语言的标准包或领域专用包来实现。如果你还没接触过 R 语言，不妨尝试一下，10 天的时间，你可以快速掌握基础操作，完成一些数据挖掘任务。而且，你可以通过使用集成开发环境RStudio，让

数据挖掘 0 2025-06-17

时间序列主题发现技术研究论文

时间序列数据的玩法还挺多的，是做数据挖掘的时候，能不能先挖出一些高频出现的模式（也叫主题），直接影响后续效果。这篇论文主要聊的就是怎么在海量时间序列里找出这些反复出现的“时间片段”，不需要你事先知道它们长啥样。像医学监测、地震波、甚至健身追踪这类数据源里，用处可大了。用过STUMPY的同学知道，搞时间序列模式匹配有时候挺麻烦的，不是慢就是不准。论文里了一些提升效率的方法，有些还是挺好落地的，比如改进距离计算、用滑动窗口提速啥的。AutoPlait 那个自动聚类的方法也提到了，感觉可以配合你现有的数据管道玩得更溜。如果你平时做可穿戴设备、金融交易模式识别或者物联网设备日志，这类“主题发现”算法还

数据挖掘 0 2025-06-17

kd-means高效聚类算法2011年

不确定数据聚类一直是数据挖掘领域的一个热门话题。今天跟聊聊挺不错的聚类算法——kd-means。这个算法对传统的ck-means进行了优化，它通过只计算部分质心的距离，大大提升了聚类的效率。是当数据量大的时候，kd-means的优势就显得，因为它能有效地减少计算量，提高速度。kd-means是基于kd 树索引的，所以用它来大数据集时适合。嗯，如果你需要高效聚类，可以尝试这个方法，尤其在大规模数据集上，效果还是蛮显著的。它的改进算法在多实验中都得到了验证，效果挺好的！如果你想深入了解，不妨看看相关的资料。

数据挖掘 0 2025-06-16

南京大学数据挖掘课件教学资料

南京大学数据挖掘课件，得挺清晰，内容适合有一定基础的同学。阮锦绣小姐姐授课，风格挺生动的，理论结合实际案例，起来不枯燥。课程内容涵盖了数据挖掘的基本概念和一些主流的算法，适合想深入了解数据挖掘的开发者。是其中关于分类、聚类、关联规则的部分，讲得相当到位。如果你平时对数据、机器学习有兴趣，可以去看看，挺有的。

数据挖掘 0 2025-06-16

vops-cloud-scheduler资源与策略感知虚拟机调度程序

vops-cloud-scheduler 是一个挺适合中型私有云的资源调度程序，它主要了资源分配和虚拟机调度的问题。你知道，多大学和企业都在建立自己的私有云，这些云平台往往需要为不同的用户个性化的资源分配。比如，学生、讲师和研究人员都有不同的需求。而且，在这些云中，任务是密集型应用程序，比如高性能计算（HPC）和数据挖掘，或者是需要特定主机部署的实验。这些需求要通过优先级方案和动态虚拟机迁移来，确保每个用户都能公平且高效地使用资源。vops-cloud-scheduler 了这样的动态资源分配和虚拟机抢占机制，虽然多现有的云平台没有这些功能。嗯，扩展现有云平台的能力，以支持这类策略是它的一个亮

数据挖掘 0 2025-06-16

聚类与距离度量数据挖掘关联规则

聚类和距离度量是数据挖掘中的经典内容，是在数据集时，它理解数据点之间的相似度。想象一下，你有一堆数据，需要找出彼此接近的部分。这个过程就像是把这些数据分成不同的“群体”，而这个“群体”是通过计算彼此间的距离来划分的。比如，你可以使用欧几里得距离来衡量两个数据点之间的距离，直观又有效。推荐一些相关的资源供你参考，挺有用的。如果你想了解更多的关联规则挖掘技术，也可以看看这些相关文章。实战中，理解这些概念对提高数据的精度和效率会有哦。

数据挖掘 0 2025-06-16

WEKA基础关联分析完整教程

基本的关联操作教程，真的是做数据挖掘入门时蛮实用的一套资源。用的是WEKA的图形界面，整个流程比较直观，不用写一行代码也能跑出关联规则。Apriori 算法默认就集成在WEKA里了，点开Associate标签页就能直接用。参数设置那块，点“Choose”后还能看到每个参数的详细解释，操作起来挺顺的，不容易踩坑。比如用soybean.arff这个数据集，设置支持度下限为0.1，置信度为0.9，WEKA 会从100%的支持度往下试，直到找到 10 条符合要求的规则为止，这个逻辑蛮贴心的，省了不少调参时间。你要是对Apriori算法或者支持度/置信度不太熟，还可以顺手看下下面这几个扩展资料，讲得都还

数据挖掘 0 2025-06-16