数据分析与客户行为洞察

数据分析是关于PVA捐助者的客户细分，以更好地理解他们的行为，并在数据库中识别不同的捐助者和潜在捐助者。我们通过详细阅读数据字典来理解每个属性的含义和贡献，以建立我们的数据库。初步浏览数据集时，我们确定了多个潜在重要的变量，如收入、年龄分布以及之前的捐赠历史。这些变量帮助我们预测捐赠者的行为模式和时间间隔，从而优化我们的策略。

数据挖掘 0 2024-09-13

etherface 以太坊实时接口探索与应用

以太面Node.js服务器与以太坊接口。API规范：

数据挖掘 0 2024-09-13

Python爬虫应用于携程成都旅游攻略网站的数据分析与可视化

利用Python爬虫技术，从携程网获取成都旅游攻略数据，通过pyecharts绘制程度地图、航线统计等多种图表，分析成都景点评论情感，挖掘游客行程信息。

数据挖掘 0 2024-09-13

刘鹏专访云计算与数据挖掘的前景展望

在当前信息化时代，云计算和数据挖掘技术日益成为科技发展的重要驱动力。刘鹏教授在接受采访时指出，这些技术不仅改变了企业的运营方式，还深刻影响了数据分析和决策过程。

数据挖掘 0 2024-09-13

数据挖掘 概念与技术简介

随着信息技术的迅猛发展，数据的积累速度远超人类处理能力，导致大量数据资源闲置。数据挖掘作为从海量数据中提取有用信息的技术，帮助理解和管理数据变得尤为重要。它在商业智能、科学研究、医疗保健和金融风险控制等领域展现出巨大潜力。数据挖掘涵盖了统计学、机器学习和人工智能等多个子领域，主要应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库及高级数据库系统。不同功能包括概念/类描述、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析和演变分析，通过自动搜索数据中隐藏的信息，发现有价值的模式和规律。

数据挖掘 0 2024-09-02

基于Z曲线的新型离群点挖掘算法研究

提出一种基于密度的快速离群点查找算法——Z曲线离群点挖掘算法（ZOD）。该算法通过Z曲线将空间分割成等大小的网格，并沿曲线方向对网格进行排序，将网格中的点映射到一维空间，有效克服了传统网格算法的高维问题。此外，引入局部偏离指数来衡量离群点的偏离程度，具有高精度和可度量的优点。理论分析显示，ZOD算法在性能上优于传统基于密度的算法；实验结果表明，该算法在处理高维数据时具有显著的效率和处理效果提升。

数据挖掘 0 2024-09-01

基于万维网的资源质量模式挖掘技术分析 (2010)

随着技术的进步，商务智能和决策系统成功的关键在于从万维网上精选和应用高质量信息。万维网资源因其高动态性、高自主性、数据海量和多样化信息类型，以及不同应用需求等特点，面临着严峻的信息质量问题。国内外研究已开始关注万维网资源质量的挖掘。分析了商务智能等高级应用对Web资源和信息质量的需求，指出了Web资源质量带来的挑战，并综述了现有的Web资源质量模式发现与评估方法。进一步探讨了应用数据挖掘及相关技术来处理Web资源质量异常的原理，强调了Web资源质量挖掘领域亟需解决的问题和挑战。

数据挖掘 0 2024-09-01

数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典详解

C5.0节点成本页签C5.0节点对话框用于显示错误归类损失矩阵，指定不同类型预测错误之间的相对重要性。图21-20展示了错误归类损失的成本对比。损失矩阵显示每一可能预测类和实际类组合的损失情况，允许用户自定义损失值以及改变预测类与实际类组合的损失值。

数据挖掘 0 2024-09-01

基础数据挖掘技术的PPT

数据挖掘是一门交叉学科，涵盖统计学、数据库管理和人工智能，从海量数据中提取模式、关联、趋势、异常和结构，以预测和解释数据行为。技术进步推动了数据挖掘在信息化社会中的关键作用，尽管自动化程度有限，但已成为各行业决策支持的重要工具。预测、描述、关联分析、序列模式挖掘、分类、聚类和异常检测是其主要技术方法。数据挖掘领域自1989年的IJCAI会议追溯，经过KDD会议和专业学会的推动，软件如WEKA、RapidMiner、SPSS Modeler及大数据平台如Hadoop、Spark也促进了其广泛应用。

数据挖掘 0 2024-08-31

在线时间序列数据挖掘优化

时间序列数据挖掘是数据分析中重要的分支之一，专注于从序列数据中提取信息和模式。在这个过程中，相似性度量是核心任务之一。欧几里得距离作为基本的相似性度量方法之一，具有线性时间复杂度，但对异常点敏感，且要求比较的序列长度相等。动态时间规整（DTW）作为另一种有效方法，能够测量不同长度时间序列之间的相似性，通过弯曲操作处理等长时间序列，使其匹配到相似趋势上。文章《在线和动态时间规整，用于时间序列数据挖掘》提出了一种加速DTW计算的方法，通过滑动窗口将长序列分割为短子序列，并提出了有效的DTW算法来测量子序列间的相似性。数值实验表明，该方法比传统DTW方法更快、更有效。文章还结合在线学习，将DTW应用于实时数据流中，显著提高了算法在时间序列数据挖掘中的性能。

数据挖掘 0 2024-08-31