數據分析、數據挖掘的案例
大數據建模、分析、挖掘技術
6.掌握基于Hadoop大數據平臺的數據挖掘和數據倉庫分布式系統平臺應用，以及商業和開源的數據分析產品加上Hadoop平臺形成大數據分析平臺的應用剖析。
7.掌握常見的機器學習算法。
三、培訓專家
來自中國科學院計算技術研究所、清華大學、北京理工大學等科研機構和大學的高級專家，擁有豐富的科研及工程技術經驗，長期從事機器學習、數據挖掘、大數據分析等領域的教學與研究工作。
四、參會對象：
各省市、自治區從事大數據分析、數據挖掘、數據處理、數據建模等領域相關的企事業單位技術骨干、科研院所研究人員和大專院校相關專業教學人員及在校研究生等相關人員，以及大數據研究廣大愛好者。
五、費用標準：
5680元/人（含報名費、培訓費、資料費、證書費）。住宿可統一安排，費用自理。
1、培訓費由組織培訓班的施教機構負責收取并提供培訓發票。
2、上課前一周匯款可享受9折優惠，或報名5人以上可享受9折優惠，兩個優惠不同時享用。
3、參加線上、線下培訓學員均可享受視頻錄播回放權益，及本人再次免費參加線下同主題課程學習權益。
六、頒發證書：
參加相關培訓并通過考核的學員，由中國管理科學研究院現代教育研究所頒發《大數據開發與應用工程師》（高級）崗位認證證書，可通過官方網站查詢，該證書可作為有關單位專業技術人員能力評價、考核和任職的重要依據。
七、注意事項
1.指定報名郵箱：2044115758@qq.com。
2.報名成功后，會務組在報到前一周發具體報到通知及行車路線。
3.學員需自備電腦WIN10、64位系統，16G及以上內存，硬盤空間預留100G。
展開 數據挖掘中的數據預處理
它還可以使開發和增強數據的過程更容易，以獲得更增強的 BI，這對業務有益。例如，客戶的小規模、類別或區域在不同區域可能具有不同的行為。將數據后端處理為正確的格式可能使 BI 團隊能夠將此類發現集成到 BI 控制面板中。
從廣義上講，數據預處理是 Web 挖掘的一個子過程，用于客戶關系管理 （CRM）。通常可以對 Web 使用日志進行預處理，以獲得有意義的數據集，這些數據集稱為用戶事務，實際上是一組 URL 引用。可以存儲會話以識別用戶身份以及請求的網站及其使用順序和時間。一旦從原始數據中提取出來，這些就會提供更有意義的信息，可用于消費者分析、產品促銷或定制等。
結論
數據預處理在數據質量檢查和分析檢查中都起著核心作用。通過這種方式，數據挖掘過程變得有效，并且這些步驟得到的結果是準確的。準確地說，數據預處理過程中遵循的過程可能因數據集而異，或者取決于所需的分析。
有關數據挖掘中數據預處理的常見問題解答 – 常見問題解答
什么是數據預處理？
數據預處理提高了數據的質量，從而使其適合分析。它最大限度地減少了錯誤、變化和重復，從而提高了獲得正確結果的可能性。
數據清洗過程中可以采用哪些方法？
其中一些是插補的缺失數據機制、可以刪除的復制實例的情況、分箱或回歸的干擾數據，以及分組的類似數據點。
數據轉換如何協助數據挖掘？
就數據分析而言，數據轉換涉及將數據轉換為更有用的形式的過程。規范化、離散化和概念層次結構生成是用于對齊數據以增強挖掘的一些方法。
展開 基于WEB 的數據挖掘綜述
摘 要基于WEB 的數據挖掘是當前相當熱門的方向之一本文對此作了一個比較全面的
綜述概括了基于WEB 的數據挖掘的主要概念和特點說明各類WEB 挖掘尤其
是基于WEB 使用的挖掘所常用的技術最后簡單介紹了XML 在基于WEB 數據
挖掘中的應用
關鍵字基于WEB 的數據挖掘 基于WEB 使用的數據挖掘 半結構化 XML
基于WEB DM 綜述.pdf
葉輪機械優化設計與數據挖掘的研究
尊敬的各位老師，今天與大家分享第15期學術報告，西安交通大學宋老師等，葉輪機械優化設計與數據挖掘的研究，謝謝宋老師等人的分享！
數據挖掘.原理與研究前沿
Data Mining:
Principles and Research Frontiers
Department of Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign
《數據挖掘在冶金產品質量控制中的應用》
目錄：
第一章 引論
1.1 數據挖掘技術及其研究現狀
1.1.1 知識獲取與數據挖掘技術
1.1.2 數據挖掘研究與應用的現狀
1.2 數據挖掘的對象
1.2.1 數據庫
1.2.2 數據倉庫
1.2.3 文本
1.2.4 Web信息
1.2.5 空間數據
1.3 數據挖掘的主要技術
1.4 數據挖掘過程及結果解釋
1.5 數據挖掘建模設計方案
1.5.1 通用的數據挖掘框架
1.5.2 建模設計方案的基本框架
1.5.3 方案實施的系統環境
1.6 冶金產品質量控制問題分析
1.7 本書的主要工作
第二章 冶金產品質量數據集市的構建
2.1 數據倉庫和數據集市
2.1.1 數據倉庫概述
2.1.2 數據集市
2.2 熱軋產品質量數據集市的建立
2.2.1 熱軋數據的現狀
2.2.2 熱軋數據集市的實現
2.3 數據預處理
2.4 確定建模數據的輸入輸出變量
2.5 建模數據的篩選與歸一化
2.5.1 建模數據的篩選
2.5.2 建模數據的歸一化
2.6 小結
第三章 人工神經網絡特征分析
3.1 人工神經網絡概述
3.1.1 神經網絡的結構及設計方法
3.1.2 神經網絡的學習方法
3.1.3 基本人工神經元模型
3.2 感知器模型及算法研究
3.3 多層前向神經網絡的誤差反向傳播（BP）算法
3.3.1 BP神經網絡學習方法分析
3.3.2 BP神經網絡學習方法的幾種改進
3.3.3 影響BP神經網絡建模的其他因素
3.4 RBF神經網絡算法
3.4.1 RBF神經網絡結構
3.4.2 RBF網絡的算法分析
第四章 基于神經網絡的產品質量模型
4.1 逐漸擴大訓練樣本的BP神經網絡質量模型
4.1.1 基于數據集F的BP神經網絡模型
4.1.2 對三類綱的模型測試
4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質量模型
4.2 二階段混合算法的BKP神經網絡模型
展開 巖石邊坡工程的數據挖掘(Data Mining)
1 引言
在過去一年里，斷續地做了一些巖石邊坡工程數據挖掘方面的工作，部分內容零散地分布在本公眾號內。本筆記首先描述了這個工作的整體框架和思路，其次對這些內容進行了分類。
2 整體框架
整個工作是基于GeotechSet數據集完成的。簡言之，GeotechSet是一個不斷進化的巖土工程文獻數據庫，包括巖石力學和土力學兩部分，其中大部分內容與我自己的工作相關，包括論文，研究報告，課程講稿及軟件等。不過，目前所作的這個數據挖掘側重于巖石邊坡工程。一個繼承的概念性結構如下圖所示。
主要處理離散斷裂網絡DFN, 合成巖體SRM和巖橋Rock Bridge這三個核心關鍵詞。數據挖掘的主要內容包括：相似性查詢；摘要和關鍵字取出；主題聚合；產生新的句子四部分。
3 相似性查詢
相似性查詢是數據挖掘的主要組成部分，主要使用的算法有：Doc2Vec, LSI, Flashtext和Transformer:
Doc2Vec Model---段落相似性查詢
語義相似模型(Doc2Vec)在雙語教學中的應用
使用WMD Similarity確定句子之間的相似度
使用Transformers確定句子之間的相似度
SentenceTransformers庫更新V2.0.0
聯合6種Transformers預訓練模型
一個快速的句子和段落相似查詢方法
通過Euclidean距離計算向量值來對句子相似度排序
基于文檔名稱的相似度查詢
4 摘要和關鍵字
摘要和關鍵字抽出主要使用了兩個算法：sumy和pyTextRank.
展開 數據挖掘（朱明 )（一本好書）
搞數據挖掘的人都知道，我就不介紹了
Microsoft Word - 第一章 數據挖掘基本知識.pdf
Microsoft Word - 第二章 數據預處理.pdf
Microsoft Word - 第三章 定性歸納.pdf
Microsoft Word - 第四章 分類與預測.pdf
Microsoft Word - 第五章 關聯挖掘.pdf
Microsoft Word - 第六章 聚類分析.pdf
Microsoft Word - 第七章 復雜數據的挖掘.pdf
展開 【DTEmpower案例操作教程】智能數據挖掘
DTEmpower是由天洑軟件自主研發的一款通用的智能數據建模軟件，致力于幫助工程師及工科專業學生，利用工業領域中的仿真、試驗、測量等各類數據進行挖掘分析，建立高質量的數據模型，實現快速設計評估、實時仿真預測、系統參數預警、設備狀態監測等工程應用。軟件內置有圖形化、零編碼的數據分析建模環境，圍繞數據清理、特征生成、敏感性分析和模型訓練等環節提供豐富的AI算法，提供從模型搭建到模型管理應用的一站式解決方案，學習門檻低、模型質量高，零基礎用戶也能快速挖掘得到優秀的數據模型。
案例描述
數據挖掘用于揭示數據背后存在的規律。在科學計算、工程設計、生產運維、商務管理等多個領域，從業人員會獲得大量的數據，通過數據挖掘將其中所隱含的信息顯式地提取出來，可以用于創造更大的價值。在本節中，將介紹包括數據準備、數據清理、模型訓練等典型過程在內的精簡案例，展示DTEmpower在數據挖掘方面的應用。
該案例以基于Styblinski-Tang函數采樣得到的299個算例和1個結果異常的算例作為原始數據，部分算例如圖1所示，其中被紅色標注的算例為結果異常的算例。
展開 數據挖掘在冶金產品質量控制中的應用
目錄：
第一章 引論
1.1 數據挖掘技術及其研究現狀
1.1.1 知識獲取與數據挖掘技術
1.1.2 數據挖掘研究與應用的現狀
1.2 數據挖掘的對象
1.2.1 數據庫
1.2.2 數據倉庫
1.2.3 文本
1.2.4 Web信息
1.2.5 空間數據
1.3 數據挖掘的主要技術
1.4 數據挖掘過程及結果解釋
1.5 數據挖掘建模設計方案
1.5.1 通用的數據挖掘框架
1.5.2 建模設計方案的基本框架
1.5.3 方案實施的系統環境
1.6 冶金產品質量控制問題分析
1.7 本書的主要工作
第二章 冶金產品質量數據集市的構建
2.1 數據倉庫和數據集市
2.1.1 數據倉庫概述
2.1.2 數據集市
2.2 熱軋產品質量數據集市的建立
2.2.1 熱軋數據的現狀
2.2.2 熱軋數據集市的實現
2.3 數據預處理
2.4 確定建模數據的輸入輸出變量
2.5 建模數據的篩選與歸一化
2.5.1 建模數據的篩選
2.5.2 建模數據的歸一化
2.6 小結
第三章 人工神經網絡特征分析
3.1 人工神經網絡概述
3.1.1 神經網絡的結構及設計方法
3.1.2 神經網絡的學習方法
3.1.3 基本人工神經元模型
3.2 感知器模型及算法研究
3.3 多層前向神經網絡的誤差反向傳播（BP）算法
3.3.1 BP神經網絡學習方法分析
3.3.2 BP神經網絡學習方法的幾種改進
3.3.3 影響BP神經網絡建模的其他因素
3.4 RBF神經網絡算法
3.4.1 RBF神經網絡結構
3.4.2 RBF網絡的算法分析
第四章 基于神經網絡的產品質量模型
4.1 逐漸擴大訓練樣本的BP神經網絡質量模型
4.1.1 基于數據集F的BP神經網絡模型
4.1.2 對三類綱的模型測試
4.1.3 輸出變量為ys_rel,ys_rml的質量模型
4.2 二階段混合算法的BKP神經網絡模型
展開 數據分析與AI丨如何用數據分析找到更優的橡膠配方？
我們會用歷史數據訓練一個模型，然后在虛擬空間里生成成千上萬個候選配方，讓模型去預測，再挑出拉伸強度最高的組合。這種方法確實能找到“強度最優解”，但現實問題是：<strong>高強度配方往往伴隨高成本，或者耐磨、硬度達不到要求</strong>。這就像做菜時只求“最咸”，結果味道完全失衡。</p><p><br></p><p><strong>1多目標優化：兼顧性能與成本</strong></p><p><br></p><p>新的方法就是基于AI Studio的多目標反向優化。我們不再只盯著一個性能，而是同時考慮多個，并且考慮變量之間的約束：</p><p><br></p><ul><li>拉伸強度要盡量高；</li><li>耐磨要大于一定標準；</li><li>壓縮永久變形要盡量小；</li><li>硬度要在合理區間；</li><li>成本還必須控制住。
展開 
數據分析與AI丨產品全生命周期的數據分析與AI提效案例
“從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助 AI 加速研發流程。”
—— Altair 數據分析工程師 楊國宇
在2025 Altair 區域技術大會·華南站的精彩演講
眾多周知，Altair 是計算智能領域的全球領導者之一，在仿真、高性能計算 (HPC) 和人工智能等領域提供軟件和云解決方案，今天想與大家分享Altair三大產品線之一——數據分析與人工智能平臺RapidMiner。
本次分享主題是“產品全生命周期的數據分析與AI提效”，希望與大家探討在產研、營銷、服務以及人機料法環測等環節中，數據分析與人工智能如何發揮價值。將從以下幾個方面詳細講解：
1、 產品&產線
2、 工業中的 AI 應用
3、 LLM 在工業中有什么用
4、 Altair 能提供什么
以下為全文內容：
01產品&產線
首先，我想談談產品與產線的關聯。大家或許已多次見過我們展示的這張產品生命周期圖，實際上，從產品誕生到報廢的整個生命周期，決策方式正逐漸從依賴經驗轉向以數據為依據。在產品構思階段，過去主要依靠設計師的判斷，而如今，我們可以借助AI加速研發流程。
例如，在評估設計可行性時，傳統做法需要制作樣品或反復試驗，而仿真技術的出現顯著降低了成本與時間。我們可以通過仿真測試手機的抗摔性能，無需真的將新手機從高樓拋下；也可以在客戶尚未反饋前，通過冷水機的實時數據掌握其運行狀況。
可以說，在產品生命周期的每個階段，數據分析和AI都有廣泛的應用空間。
那么，這些數據未來將如何進一步被利用？以白車身產線為例，其蘊含了大量隱性信息。
展開 ViCANdo — 智能駕駛數據采集及數據分析平臺
經緯恒潤基于ViCANdo軟件，為智能駕駛測試提供從數據采集到數據分析全流程的解決方案，幫助智能駕駛研發測試人員快速了解產品性能，提升產品可靠性。
產品介紹
?ViCANdo是瑞典Zuragon公司研制的一款針對智能駕駛功能的開發和測試平臺軟件，具備如下特性:
?兼容性好，能運行在Windows、Linux、MacOS等操作系統，支持x86、ARM等平臺
?能夠完成車載總線全量數據的采集和同步
?具備數據實時分析和后處理能力
?提供靈活的API接口，方便后續二次開發
產品功能
?智能駕駛數據采集分析
? 全量數據采集，CAN、LIN、Ethernet和GPS串口數據等
? 定制化傳感器接入
? 遠程事件監控/數據傳輸
? 數據同步
? 數據可視化
?ViCANdo擴展工具組(ICVT)
ViCANdo軟件搭配有多種擴展組件，用于智能駕駛的測試和數據分析。
展開 【Python數據分析基礎】: 數據缺失值處理
而且，對空值不正確的填充往往將新的噪聲引入數據中，使挖掘任務產生錯誤的結果。因此，在許多情況下，我們還是希望在保持原始信息不發生變化的前提下對信息系統進行處理。
在實際應用中，一些模型無法應對具有缺失值的數據，因此要對缺失值進行處理。然而還有一些模型本身就可以應對具有缺失值的數據，此時無需對數據進行處理，比如Xgboost，rfr等高級模型。
4 總結
總而言之，大部分數據挖掘的預處理都會使用比較方便的方法來處理缺失值，比如均值法，但是效果上并一定好，因此還是需要根據不同的需要選擇合適的方法，并沒有一個解決所有問題的萬能方法。具體的方法采用還需要考慮多個方面的：
數據缺失的原因；
數據缺失值類型；
樣本的數據量；
數據缺失值隨機性等；
關于數據缺失值得思維導圖：
如果大家有任何好的其他方法，歡迎補充。
參考：
http://www.restore.ac.uk/PEAS/imputation.php
https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52654703
http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b0f1da60101d8yb.html
https://www.cnblogs.com/Acceptyly/p/3985687.html
作者：Python數據科學
來源：掘金
展開 Python零基礎入門數據分析實戰之小費數據集應用
一、數據來源
本節選用的是Python的第三方庫seaborn自帶的數據集，該小費數據集為餐飲行業收集的數據，其中total_bill為消費總金額、tip為小費金額、sex為顧客性別、smoker為顧客是否吸煙、day為消費的星期、time為聚餐的時間段、size為聚餐人數。
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
import seaborn as sns #導入seaborn庫 tips=sns.load_dataset('tips') #seaborn庫自帶的數據集 tips.head()
二、問題探索
小費金額與消費總金額是否存在相關性?
性別、是否吸煙、星期幾、聚餐人數和小費金額是否有一定的關聯?
小費金額占小費總金額的百分比是否服從正態分布?
三、數據清洗
tips.shape #數據集的維度
(244，7)
共有244條數據，7列。
tips.describe() #描述統計
描述統計結果如上所示。
tips.info() #查看缺失值信息
此例無缺失值。
四、數據探索
tips.plot(kind='scatter',x='total_bill',y='tip') #繪制散點圖
由圖可看出，小費金額與消費總金額存在正相關性。
展開 