数据挖掘与分析学习记录

数据库基本概念 数据建模 SQL查询与操作 数据库设计与优化

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这是一份完整的Linux学习笔记，汇集了自己在学习过程中总结的内容。

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。

Oracle数据库中的错误日志记录了系统运行过程中的异常情况，通过分析这些日志可以有效提高系统稳定性和性能。

本研究以本校基础部学生的图书借阅信息和学习成绩数据为基础，利用数据挖掘技术进行了详细分析。通过数据预处理和关联规则算法，揭示了学生学习成绩与借阅图书的正相关关系，并为管理部门提供了有效的评价和培养建议。

清代钦天监和礼部等机构对初雷天气的记录极为重视，通过对档案和历史记录的系统整理，发现清代北京地区共有121条初雷天气记录。研究表明，初雷日期在不同时期有所变化，其中1679―1714年与1799―1856年的初雷日期较为接近，而1716―1768年与1884―1901年的初雷日期也有相似趋势，但前两段时间的初雷平均日期晚于后两段时间约两周。初雷多发生在夜间到早晨，并且持续时间较短。

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

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: 运用数据挖掘算法对特征数据进行分析，例如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。 结果可视化: 将数据分析结果以图表等形式展示出来，方便用户理解。 社交网络数据挖掘与分析面临着数据规模庞大、数据异构性强、数据实时性要求高等挑战，需要不断发展新的数据挖掘技术和方法。