数据挖掘与分析学习记录

这份PPT分享了在台湾大学学习小波分析的相关资料，对于学习小波分析非常有帮助。

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一本全面的Origin 9.0指南，涵盖了基本知识、电子表格、图形制作、数据操作、分析、编程等内容。

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，专注于从大数据中提取有价值信息和知识。本次学习基于二手车价格数据分析展开，深入探讨了多个关键模型如线性回归、决策树、GBDT、XGBoost和LightGBM，通过参数调整优化模型预测能力。学习过程中还介绍了五折交叉验证的应用，以及数据读取和内存优化技巧。数据预处理阶段包括处理缺失值和异常值，采用了dropna()和replace('-',0)等方法，有效优化了数据质量。

嗯，数据挖掘其实挺有趣的，简单来说，它就是从那些看起来杂乱无章的实际数据中提取有价值的信息。你想象一下，现实世界的数据多都是不完全、不准确的，甚至有多噪声和混乱，但是数据挖掘技术就像一个聪明的侦探，能从这些数据中发现潜在的、有用的知识。而这些知识通常是用户感兴趣的，比如用户的购买行为、网络的访问模式等。 如果你做数据或者想要了解如何从复杂的数据中挖掘有价值的东西，数据挖掘的定义和应用就是你必不可少的基础。可以说，它不仅仅是技术层面的事，更多的是让你看待数据的方式。不同的应用场景里，比如金融、医疗、营销，数据挖掘的技巧和算法也各有不同，这就需要根据实际需求来选择最合适的工具。 如果你对这个话题有

这是Gabor Szabo，Gorgor Polatkan，Oscar Boykin和Antonios Chalkiopoulos撰写的《社交媒体数据挖掘与分析》一书中的代码的简单重新发布。包括Python，R和Scala中的代码。撰写时，此代码仅可从与本书相关的Wiley网站上以zip文件形式获得。但这似乎仅在此处可用，该代码有可能会从网站上丢失。因此，我将提供与下载时一样的代码，并将其添加到GitHub中。这本书是数据分析的独特观点，其主题是跨媒体平台。

在算法参数控制和扩展功能选项方面的对比显示，Enterprise Miner和PRW在参数控制方面表现较为出色，而Intelligent Miner在此方面则表现不足。大多数产品提供了对决策树的实数值处理和图形展示等扩展功能，但只有Clementine和Scenario较好地实现了树的修剪选项功能。此外，神经网络的扩展功能也存在显著差异。

数据挖掘和是目前大热的技术方向，不仅能发现数据背后的潜在规律，还能为决策强有力的支持。如果你对数据挖掘有兴趣，几篇不错的文章可以你了解和实践其中的技巧。比如《城市销售数据技术探索——数据挖掘实践》，这篇文章深入浅出地了如何通过数据挖掘提升城市销售能力。要是你想了解数据本身的技术提升，可以看看《优化数据与挖掘技术》。至于 MATLAB 的应用实践，推荐《MATLAB 数据及应用实践》，它会你更好地利用 MATLAB 进行数据和建模。 这些资源看起来都挺实用的，适合初学者或者想进一步提升能力的人。只要你用心实践，肯定能在数据这块更上一层楼！

多元统计的学习资料和 MATLAB 代码，整理得还挺全。内容覆盖像主成分、聚类、判别这些常见模块，配套的 MATLAB 代码能直接上手跑，效率挺高的。适合刚入门或者想快速复习一遍理论+实战的你。 多变量的例子不少，比如用多元线性回归预测销售额、不同变量之间的互动，挺实用。聚类方面，k-means和层次聚类的代码都在，分类任务直接能用，响应也快。 判别部分也是亮点，用LDA或者FDA来搞分类问题，还能做特征选择。你做图像识别或者客户画像那类项目时挺方便的。再加上因子和PCA，维度高的数据也能压下来，不影响结果。 里面的 MATLAB 代码写得比较清晰，函数调用像factoran、princomp