基于CEEMD的数据分析方法源码

利用SAS软件进行数据分析，包括数据基础知识、计算机管理、SAS数据集处理、探索性数据分析和统计分析案例。

将事务处理过程转化为图形模型是数据分析算法中关联分析的重要步骤。

针对智能健康管理的实际需求，本研究探讨了智能医疗中的生理特征数据分析方法。通过引入决策树算法进行电子病例数据挖掘，成功实现了糖尿病与心力衰竭的早期识别。所采用的CART树方法以基尼系数作为分类标准，相较于ID3与C4.5，极大简化了树的结构。此外，为减少模型过拟合，还引入了基于误差控制（CCP）的后剪枝方法和基于Bagging的集成学习方法。通过建立多棵CART树形成随机森林，显著提升了算法的分类能力。仿真结果显示，该算法在预测糖尿病和心力衰竭方面的准确率分别达到了89.01%和99.55%，AUC值分别为0.94和0.99，相较于支持向量机（SVM）算法有显著提升。

Michael Alexander 编著的《基于 MS Access 2007 的数据分析》是一本全面介绍如何使用 Microsoft Access 2007 进行数据分析的专业书籍。 本书涵盖了数据分析的基本概念、方法和技巧，并结合大量实例演示了如何使用 Access 2007 进行数据收集、数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等操作。 无论您是数据分析新手，还是有一定经验的数据分析师，本书都将为您提供宝贵的指导和帮助，帮助您更好地利用 Access 2007 进行数据分析，并从中获得有价值的洞察。

利用Spark RDD对咖啡销售数据进行深入分析，并使用可视化技术展现分析结果。使用的技术框架包括IDEA、Hadoop、Spark和Python。此项目提供源码和详细文档，适合学习和实践。

数据挖掘涉及使用不同技术来提取有用模式。聚类是其中一种技术，通过提取数据中的聚类以发现信息。层次聚类和基于密度的聚类是两种常用方法。层次聚类利用树状图展示聚类结果，而DBSCAN则是一种基于密度的算法，能够发现任意形状的簇。详细探讨了这些算法的高效实现。

eda为探索分析示例代码, etl为特征预处理示例代码, main为分类和回归示例代码, semi_main为半监督示例代码, ass_main为关联分析示例代码, clst_main为聚类示例代码。

提取序列模式的优化方法涉及蛮力技术，用于分析给定的事件集合。对于给定的n个事件集合{i1, i2, i3, …, in}，我们考虑多个候选序列，通过蛮力方法进行关联分析。这些候选序列包括不同长度的组合，以探索事件之间的关联。

本教科书探讨了数据分析和处理方法，包含了多个课程的内容，例如：数据建模、数据挖掘、人工智能、决策支持系统和语义网络等。 第一章介绍了数据建模，这是创建信息系统的重要基础，并提供了不同的模型构建和验证方法。 第二章概述了电子数据交换 (EDI)，重点介绍了 XML 语言。 第三章介绍了数据挖掘方法，包括选择适当的方法来解决不同类型任务。 第四章探讨了人工智能在计算机科学中的地位，讨论了人工智能方法可以解决的问题类别和人工智能系统的结构。 第五章概述了决策支持系统的概念，它利用了数据挖掘和人工智能方法，并介绍了不同类型的决策支持系统。 第六章展望了下一代 Web 3.0（语义网），介绍了其核心技术和在数据处理中的应用。 最后，第七章概述了计算机科学发展的当代趋势，包括技术发展及其对数据处理能力的影响，以及新兴的数据处理概念（如云计算）。