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。

数据分析学习资源，数据分析学习资源

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。

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。

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。

社交网络数据挖掘与分析是指运用数据挖掘技术从社交网络数据中提取有价值信息的过程。社交网络平台积累了海量用户数据，包括用户个人信息、社交关系、兴趣爱好、行为轨迹等。通过数据挖掘技术，可以发现用户行为模式、社交网络结构特征、信息传播规律等，为用户画像、精准营销、舆情监测等应用提供数据支持。 社交网络数据挖掘与分析主要涉及以下几个方面： 数据收集: 从社交网络平台获取原始数据，例如用户帖子、评论、点赞、转发等。 数据预处理: 对原始数据进行清洗、转换、整合，使其符合数据挖掘算法的要求。 特征提取: 从预处理后的数据中提取有价值的特征，例如用户活跃度、影响力、情感倾向等。 数据分析: 运用数据挖掘算

这是Coursera提供的一门关于数据挖掘的在线课程。

这份资料涵盖了数据挖掘的核心概念和实用方法，是深入学习数据挖掘技术的优质资源。