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“被打”和“北大”的关联---趣味数据挖掘系列之一(唐常杰)(说明:这是在科学博客上的趣味数据挖掘系列十二篇中的第一篇,和朋友讨论过,博文不算正式刊物,只把

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MySql は、企業および個人のデータの保存と管理に広く使用されている、一般的なリレーショナル データベース管理システムです。 MySql は、データの保存とクエリに加えて、ユーザーがデータをより深く理解し活用するのに役立つデータ分析、データ マイニング、統計などの機能も提供します。データはあらゆるビジネスや組織にとって貴重な資産であり、データ分析は企業がビジネス上の正しい意思決定を行うのに役立ちます。 MySql はさまざまな方法でデータ分析とデータ マイニングを実行できます。ここでは、いくつかの実用的なテクニックとツールを紹介します。

違い: 1. 「データ分析」によって引き出される結論は人間の知的活動の結果ですが、「データマイニング」によって引き出される結論は学習セット[またはトレーニングセット、サンプルセット]から機械によって発見された知識ルールです。 2. 「データ分析」では数学的モデルを確立できず、手動でのモデリングが必要ですが、「データマイニング」では数学的モデリングが直接完了します。

BI ツールを使用するときによく遭遇する質問は、「SQL を使用せずにデータを生成および処理するにはどうすればよいですか? アルゴリズムを使用せずにマイニング分析を行うことはできますか?」というものです。プロのアルゴリズム チームがデータ マイニングを行う場合、データの分析と視覚化も行われます。 。アルゴリズムのモデリングとデータ分析の作業を合理的な方法で完了することも、効率を向上させる良い方法です。同時に、プロのデータ ウェアハウス チームにとって、同じテーマのデータ コンテンツは「繰り返し構築され、比較的分散して使用および管理される」という問題に直面しています。同じテーマで異なるコンテンツのデータ セットを同時に作成する方法はあるのでしょうか。 1つのタスクにかかる時間は?生成されたデータセットをデータ構築に再参加するための入力として使用できますか? 1. DataWind のビジュアル モデリング機能は、Volcano Engine によって開始された BI プラットフォーム Da に付属しています

データ時代の到来により、ますます多くのデータが収集され、分析や予測に使用されます。時系列データは、時間に基づく一連のデータを含む一般的なデータ タイプです。このタイプのデータを予測するために使用される方法は、時系列予測手法と呼ばれます。 Python は、強力なデータ サイエンスと機械学習のサポートを備えた非常に人気のあるプログラミング言語であるため、時系列予測にも非常に適したツールです。この記事では、Python で一般的に使用される時系列予測手法をいくつか紹介し、いくつかの実用的なアプリケーションを提供します。

人工知能とビッグデータテクノロジーの台頭により、データを効率的に保存および処理する方法に注目する企業や企業がますます増えています。 Redis は、高性能の分散メモリ データベースとして、人工知能とデータ マイニングの分野でますます注目を集めています。この記事では、Redis の特徴と、人工知能およびデータ マイニング アプリケーションにおける Redis の実践について簡単に紹介します。 Redis は、オープンソースの高性能、スケーラブルな NoSQL データベースです。さまざまなデータ構造をサポートし、キャッシュ、メッセージ キュー、カウンターなどを提供します。

Apriori アルゴリズムは、データ マイニングの分野における相関ルール マイニングの一般的な手法であり、ビジネス インテリジェンス、マーケティングなどの分野で広く使用されています。 Python は一般的なプログラミング言語として、Apriori アルゴリズムを実装するための複数のサードパーティ ライブラリも提供しています。この記事では、Python での Apriori アルゴリズムの原理、実装、および応用について詳しく紹介します。 1. Apriori アルゴリズムの原理 Apriori アルゴリズムの原理を紹介する前に、まず相関ルール マイニングにおける次の 2 つの概念、つまり頻度の高いアイテムセットとサポートについて学びましょう。

C# を使用して相関ルール マイニング アルゴリズムを作成する方法 はじめに: 相関ルール マイニングはデータ マイニングにおける重要なタスクの 1 つであり、データ セット内の隠れたパターンと関連付けを発見するために使用されます。一般的なアプリケーションには、マーケット バスケット分析、推奨システム、ネットワーク ユーザー行動分析などが含まれます。この記事では、C# を使用して相関ルール マイニング アルゴリズムを作成する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。 1. 相関ルール マイニング アルゴリズムの概要 相関ルール マイニング アルゴリズムの目的は、データ セット内の頻繁な項目セットと相関ルールを検出することです。頻繁に使用される項目セットとは、データ セット内に頻繁に出現する項目のグループを指します。
