Stata-Econometrics Advanced Data Analysis and Multivariate Regression with Stata

统计和统计分析相关书籍： Cosma Rohilla Shalizi 从基本角度进行高级数据分析 统计学习的要素：数据挖掘、推理和预测（第2版） 作者：Trevor Hastie、Robert Tibshirani 和 Jerome Friedman OpenIntro Statistics（第2版） 作者：David M Diez、Christopher D Barr 和 Mine Çetinkaya-Rundel 计量经济学导论（第3版） 作者：James Stock 和 Mark Watson

数据挖掘 11 2024-10-26

Comprehensive Analysis of SQLite Database File Formats

This article provides a comprehensive analysis of SQLite database file formats, focusing on B+ tree, B-tree, and other structural elements. It is particularly suitable for professionals engaged in data mining, data parsing, and data recovery. The analysis covers key components of SQLite's database f

数据挖掘 18 2024-10-26

SQL Server 2005数据挖掘贝叶斯网络与文本挖掘解析

SQL Server 2005数据挖掘在SQL Server 2005中，数据挖掘是一种强大的工具，它允许用户从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联，以支持决策制定和预测分析。本部分重点讲解了数据挖掘中的两项重要技术：贝叶斯网络和文本挖掘。 1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络（又称贝叶斯网或信念网络）是一种基于概率理论的图形模型。在SQL Server 2005中，贝叶斯网络用于处理不确定性问题，并通过构建条件概率表来表示变量之间的依赖关系。这种网络以数学家托马斯·贝叶斯的名字命名，因其利用贝叶斯定理来更新证据的先验概率。贝叶斯网络在数据挖掘中多用于分类和预测分析，尤其适合处理多变量问题的场景，如

数据挖掘 6 2024-10-26

完整版《数据挖掘教程》朱明 - CSDN最全解析

这份《数据挖掘教程》由朱明编写，包含完整的后面8、9、10章，内容非常清晰。CSDN上其他同类教程通常缺少这些后几章，使这份教程更加全面且难得。想深入学习数据挖掘的朋友，不要错过这份完整版资源！

数据挖掘 12 2024-10-26

基于信息熵的异常数据挖掘算法解析

信息熵是粒计算理论中用于度量不确定信息的重要工具之一。现有的异常数据挖掘算法多集中于处理确定性的异常数据。然而，关于使用信息熵来度量不确定性数据以实现异常数据挖掘的研究相对较少。基于此，在引入信息熵概念的基础上，定义了基于信息熵的异常度，用以衡量数据之间的异常程度，并提出了一种基于信息熵的异常数据挖掘算法。该算法能够高效地进行异常数据的挖掘。理论分析和实验结果均证明了该算法的有效性和可行性。

数据挖掘 18 2024-10-26

Python爬取豆瓣TOP250电影数据Jupyter Notebook项目实战指南

项目概述：使用Python和Jupyter Notebook，爬取并分析豆瓣电影TOP250页面的源代码，获取可供后续分析的数据。整个流程分为多个清晰步骤，通过Markdown编辑器标注详细步骤，并提供图片讲解和完整代码。 项目流程：1. 准备工作：安装并导入必要库，配置爬虫环境；2. 数据爬取：使用Python的requests库获取豆瓣TOP250页面的HTML源代码；3. 数据解析：借助BeautifulSoup或正则表达式提取关键信息（如电影名称、评分、评价人数等）；4. 数据清洗和存储：将提取的数据清洗后存储至本地CSV文件，供后续数据分析使用；5. 代码示例：文中每一步骤均配有

数据挖掘 16 2024-10-26

Pentaho教程数据商业化与报表设计详解

Pentaho教程知识点详解 一、Pentaho与数据商业化的意义 数据商业化：在当今数字化时代，数据是企业最宝贵的资产之一。Pentaho BI平台通过数据分析和数据挖掘，帮助企业将数据转化为可利用的信息，进而支撑决策制定，实现数据商业化。 Pentaho BI平台：作为一个开源商务智能（BI）平台，Pentaho BI提供了丰富的工具和服务，从数据集成、数据存储到数据分析，支持企业实现深入的业务洞察，不仅具备报告和仪表盘功能，还涵盖数据集成、分析和数据挖掘。 二、Pentaho报表设计向导基础 目的与功能：Pentaho报表设计向导简化报表创建，尤其对初次使用者，提供直观界面

数据挖掘 14 2024-10-26

基于灰关联规则的回转窑火焰图像检索方案 (2008)

将数据挖掘中的灰关联分析 引入 基于内容的图像检索 中，提出一种基于灰关联度的回转窑火焰图像的检索方法。通过分析火焰图像特征值，并结合生产运行数据挖掘得到关联规则；应用灰关联度作为加权因子计算被检索图像与数据库中图像的相似度，从而得到一系列相近检索结果；根据用户的相关反馈，查询得到更优结果；设计和实现了检索系统的原型机，并应用从某氧化铝厂采集的图像和生产数据进行图像检索实验。实验结果表明：该方法能够较快而有效地从图像数据库中检索得到较满意的结果。**

数据挖掘 9 2024-10-26

贷款批准预测分析基于数据挖掘的应用开发流程

在本项目“贷款批准预测分析：使用数据挖掘技术进行贷款批准预测”中，主要应用了多种数据挖掘技术，目标是准确预测贷款批准的可能性。项目的流程如下： 1. 数据预处理 数据预处理是数据挖掘中的重要步骤。此阶段中：- 清洗数据：处理缺失值、异常值和重复值；- 数据转换：对数值数据进行归一化或标准化处理；- 变量编码：对分类变量使用独热编码 (One-Hot Encoding)，以确保数据格式适合模型输入。 2. 数据集划分 将数据分为训练集和测试集（如70%/30%的比例）； 或使用k折交叉验证，更有效地评估模型的泛化性能。 3. 模型选择与训练 选择适合的数据挖掘算法对数据进行训练。常见算法包括

数据挖掘 17 2024-10-26

基于数据挖掘的分类器数据集分类基础工具

分类器当前版本：0.1 开发版，基于数据挖掘概念的基础分类软件。此应用程序仅适用于完整的分类属性且无缺失值的数据集。目前版本可能含有一些错误，我会不断修复，敬请关注更新！ 要求：- Python 3.3+：请从官网下载。- Numpy：请从官网下载。- PyQt4：请从官网下载。 使用方法：项目根目录包含示例文件 data.txt，您可使用它测试应用程序。Classifier v0.1 包括以下4个步骤： 步骤 1：选择一个.txt格式的数据集，它将用于构建决策树。建议检查 data.txt 文件以了解正确的格式。所有记录需按行排列，每条记录用逗号隔开，不包含括号或方括号。 步骤 2：

数据挖掘 19 2024-10-26