基于双粒度数据挖掘的月度综合数据分析

最近 3 个月的通话记录数据，包含了比较详细的呼叫信息。你可以通过按月综合的数据来查看这些信息。比如，IMSI 号、主叫号码、被叫号码、通话时长等等都能详细显示。并且，这些数据可以按照不同粒度来进行细分，适合做深入的。如果你是做数据的，尤其是在呼叫信息时，这个数据格式挺适用的。而且，它还能够帮你识别一些通话的趋势，比如漫游类型、通话费用等，能为你后续的好的支持。在实际使用时，双重粒度的呼叫信息好用，它能在更细化的数据层面，让你的时候不会错过任何关键细节。如果你对这类数据挖掘技术感兴趣，推荐看看以下文章，里面有不少实用的案例。

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使用Matlab软件进行数据处理，针对txt文件中的数据进行球体拟合分析，优化数据处理流程。

月度数据文件来自统计局，内容挺丰富的，主要涵盖了不同地区的详细统计数据。如果你做数据或者项目中需要用到行政区划数据，拿到这个文件能节省不少时间。统计局-月度数据.xls适合需要按地区进行细化的项目，像是城市、县区数据查询，挺有用的。文件格式简单，适合用在不同数据库中导入，尤其是如果你正在做一些跨地区的数据整合和展示。这份资源对你搞 SQL 查询、数据清洗肯定是有的，基本可以当成参考库来用哦。如果你要在项目中使用这些数据，可以参考一下相关链接，了解更多数据结构和导入方法。，数据量蛮大，使用起来比较方便，基本上不需要复杂的。

这些英文书籍是数据分析和数据挖掘领域的入门好帮手，可以帮助您快速了解相关概念。

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。

TASK2: 数据分析来自AI蜗牛车在Datawhale数据挖掘入门教程的部分内容。主要讨论了如何利用Python的数据科学工具进行数据预处理、可视化和探索性分析。使用的工具包括pandas、numpy、scipy、matplotlib和seaborn，这些工具提供了强大的数据分析和可视化能力。文章首先介绍了如何载入数据集，并使用head()和shape属性了解数据的基本结构。接着，通过describe()函数获取数据的统计摘要，帮助读者快速理解数据的分布和异常情况。此外，info()函数用于检查数据类型和缺失值情况，而missingno库则用于可视化缺失数据模式。数据可视化阶段使用matpl

黑白配色的数据实战教程，内容挺扎实，案例也蛮贴近实际。《Python 数据与数据挖掘实战 20190722.pdf》算是我看过比较系统的资料了，讲了数据的整个流程，还穿插了几个接地气的企业案例。像是沃尔玛啤酒尿布那个经典故事，它也有提到，而且解释得还挺清楚。流程部分比较清晰，从探索性到模型建立再到推断，每一块都有配图和，哪怕你之前没接触过统计也能看懂个七八成。我觉得比较实用的一点，是它结合了多个行业，比如零售、金融甚至动物园，嗯，你没看错，连动物园都在用数据提升客户体验。挺有意思的。另外它还有些延伸资源，像讲PCA 降维的、讲克里格插值的、甚至还有用 Excel 做统计的链接，想深入挖也有地方

数据挖掘是一种从海量数据中提取有用信息的过程，涉及技术和算法，揭示数据中的模式、关联和趋势。《数据挖掘：概念与技术》由韩家炜教授及其合作者撰写，深入探讨了数据挖掘的基本原理和最新进展，为读者提供了全面理解。在当今数据爆炸的时代，数据挖掘通过分析和挖掘，将数据转化为洞察和知识，支持企业和个人做出明智决策。零售商可以优化库存和销售策略，医疗机构可以预测疾病趋势和改善医疗服务。