提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则.篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析: 常见的关联规则: 关联规则:牛奶=>卵子[支撑=2%,置信度=60%] 支持度:分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 最小支持度阈值和最小置信度阈值:由挖掘者或领域专家设定. 与关联分析相关的专业术语包含: 项…

写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提…

在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录经常隐含着非常多关联规则.比方购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本.利用这些规则.商场人员能够非常好的规划商品摆放问题: 为叙述方便.设R= { I1,I2 ......Im} 是一组物品集…

购物篮分析是一个很经典的数据挖掘案例,运用到了Apriori算法.下面从网上下载的一超市某月份的数据库,利用Apriori算法进行管理分析.例子使用Python+MongoDB 处理过程1 数据建模(将Excel中的数据写入到MongoDB数据库), 2 从数据库中读取数据进行分析. Excel文件http://download.csdn.net/detail/artscrafts/6805689 案例配置文件 setting.py data_source = 'supermarket.xls'…

阿里云资深DBA专家罗龙九:云数据库十大经典案例分析 2016-07-21 06:33 本文已获阿里云授权发布,转载具体要求见文末 摘要:本文根据阿里云资深DBA专家罗龙九在首届阿里巴巴在线峰会的<云数据库十大经典案例分析>的分享整理而成.罗龙九以MySQL数据库为例,分析了自RDS成立至今,用户在使用RDS过程中最常见的问题,包括:索引.SQL优化.锁.延迟.参数优化.连接数.CPU.Iops.磁盘.内存等.罗龙九通过对十大经典案例的总结,还原问题原貌,给出分析问题的思路,旨在帮助用户在使用…

五.移动平均 多个连续周期的时间序列数据平均值(按相同时间间隔得到的观察值,如每小时一次或每天一次)称为移动平均.之所以称之为移动,是因为随着新的时间序列数据的到来,要不断重新计算这个平均值,由于会删除最早的值同时增加最新的值,这个平均值会相应地“移动”. 例子: java代码: MR方案: 方案1:对于各个规约器键,在RAM种对时间序列数据排序,这个方法存在一个问题:如果没有足够的RAm来完成规约器的排序操作,这种方法就不可行. 方案2:让MRF完成时间序列数据的排序(MR框架的主要特性之一就…

博客:www.jiaopengzi.com 焦棚子的文章目录 请点击下载附件 1.背景 昨天在看论坛帖子时候(帖子),看到一个关于SKU组合的问题,有很多M大佬都给出了处理方案,于是想用dax也写一个. 注: 原贴有dax的写法,这里主要说明下GENERATE之笛卡尔积.排列.组合处理过程. 上效果图 左起依次表名:data.笛卡尔积.排列.组合 2.问题 1.大前提是使我们要使用data的数据做购物篮分析分组: 2.在问题1已的基础上,笛卡尔积表(5*5)存在类似黄色区域问题,SKU两两相同,…

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta…

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.…

本文对应<R语言实战>第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章. 处理缺失值的一般步骤: 识别缺失数据: 检查导致数据缺失的原因: 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: 完全随机缺失(MCAR):某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关: 随机缺失(MAR):某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关: 非随机缺失(NMAR):不属于MCAR或MAR的变量.…

3.1 单组样本符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 3.1.1 方法简介 此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时,可用这种方法检验数据的中位数是否大于.小于或等于某一特定数值.当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值.注:总体中位数经常和均…

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为…

1.R语言是解释性语言还是编译性语言?   解释性语言 2.简述R语言的基本功能.   R语言是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统,主要包括以下功能: (1)数据存储和处理功能,丰富的数据读取与存储能力,丰富的数据处理功能. (2)数组运算工具 (3)完整连贯的统计分析工具 (4)优秀的统计制图功能 3.R语言通常用在哪些领域?   人工智能.统计分析.应用数学.计量经济.金融分析.财经分析.生物信息学.数据可视化与数据挖掘等. 4.R语言常用的分类和预测算法有哪些?   (1)K-近邻算法…

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法 R语言实现包:R语言中有kknn package实现了weighted k-nearest neighbor. 决策树: R语言实现决策树:rpart扩展包 iris.rp = rpart(Species~.,data = iris,method = "class")print(iris.rp)#输出模型结果 node), split, n, loss, yval, (yprob) * denotes terminal…

运算符是R语言中最基础的存在,熟悉运算符的使用,是熟练使用R处理数据的基础,操作符,顾名思义,是对数据进行运算的符号,R有自己的一套操作符,实现变量的赋值,引用,运算等功能. 一,赋值符号 为变量赋值,推荐使用  var <-  expression, 把var设置为表达式的值,该赋值符号有方向性. 为参数赋值,使用 = ,R吧等号右侧表达式的值计算出来,赋值给等号右侧的变量. 二,作用域引用符 作用域引用符:: 用于引用包中的对象.当载入多个包时,后载入的包,会把之前包中的同名函数覆盖. dp…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:异常值处理一般分为以下几个步骤:异常值检测.异常值筛选.异常值处理. 其中异常值检测的方法主要有:箱型图.简单统计量(比如观察极值) 异常值处理方法主要有:删除法.插补法.替换法. 提到异常值不得不说一个词:鲁棒性.就是不受异常值影响,一般是鲁棒性高的数据,比较优质. 一.异常值检验 异常值大概包括缺失值.离群值.重复值,数据不一致.…

关键词: Lambda表达式.函数式接口.方法与构造函数引用.接口的默认方法 原文地址: http://www.jb51.net/article/48304.htm 本教程将Java8的新特新逐一列出,并将使用简单的代码示例来指导你如何使用默认接口方法,lambda表达式,方法引用以及多重Annotation,之后你将会学到最新的API上的改进,比如流,函数式接口,Map以及全新的日期API "Java is still not dead-and people are starting to f…

今年在某服装企业蹲点了4个多月,之间非常长一段时间在探索其现货和期货预測.时间序列也是做销售预測的首选,今天和小伙伴分享下时间序列的基本性质和怎样用R来挖据时间序列的相关属性. 首先读入一个时间序列:从1946年1月到1959年12月的纽约每月出生人口数量(由牛顿最初收集)数据集能够从此链接下载(http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat). 我们将数据读入R.而且存储到一个时间序列对象中,输入下面代码: births<- scan("…

今天继续就指数平滑法中最复杂的一种时间序列:有增长或者减少趋势而且存在季节性波动的时间序列的预測算法即Holt-Winters和大家分享.这样的序列能够被分解为水平趋势部分.季节波动部分,因此这两个因素应该在算法中有相应的參数来控制. Holt-Winters算法中提供了alpha.beta和gamma 来分别相应当前点的水平.趋势部分和季节部分.參数的去执法范围都是0-1之间,而且參数接近0时.最近的观測值的影响权重就越小.我们以澳大利亚昆士兰州海滨纪念商品的月度销售日子为分析对象.老套路.咱…

上篇我和小伙伴们分享了简单指数平滑法,简单指数平滑法仅仅能预測那些处于恒定水平和没有季节变动的时间序列,今天和大家分享非恒定水平即有增长或者减少趋势的.没有季节性可相加模型的时间序列预測算法---霍尔特指数平滑法(Holt). Holt 指数平滑法预计当前时间的水平和斜率.其平滑水平是由两个參数控制.alpha:预计当前点水平.beta:预计当前点趋势部分斜率.两个參数都介于0-1之间.当參数越接近0,大部分最近的观測值的权值将较小. 我们以1866年到1911年每年女士裙子直径为案例,我们首先…

包(Package)是实现特定功能的.预先写好的代码库(library),通俗地说,包是含有函数.数据等的功能模块.R拥有大量的软件包,许多包都是由某一领域的专家编写的,但并不是所有的包都有很高的质量.在使用包之前,最好到社区中了解其他网友的反馈.R预先安装了一系列的基础包,包括base.datasets.utils.grDevices.graphics.stats.以及methods,由于已经预先安装,因此,可以直接使用,提供了系统默认的函数和数据集. 一,包操作 在使用包之前,用户必须把包安…

主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法,能解决信息过度复杂的多变量数据问题. 主成分分析PCA:一种数据降维技巧,将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分 探索性因子分析EFA:用来发现一组变量的潜在结构的方法,通过寻找一组更小的,潜在的隐藏的结构来揭示已观测到的,显式的变量间的关系. R基础安装包中提供了PCA和EFA函数分别为princoomp()和factanal(), psych包中也提供了相关函数,它提供了比基础函数更加丰富和有用的选…

complete.cases查看缺失值 箱图:…

0.支持度与置信度 <mahout实战>与<机器学习实战>一起该买的记录数占所有商品记录总数的比例——支持度(整体) 买了<mahout实战>与<机器学习实战>一起该买的记录数占所有购买<mahout实战>记录数的比例——置信度(局部) 支持度.置信度越大,商品出现一起购买的次数就越多,可信度就越大. 支持度:在所有的商品记录中有2%量是购买<mahout实战>与<机器学习实战> 置信度:买<mahout实战>…

前提假设 妹子们一生中可以遇到100个追求者,追求者的优秀程度符合正态分布: 每个妹子都具备判断并比较追求者优秀程度的能力: 接受或拒绝一个追求者后永远无法后悔. 那么,问题来了 当遇到追求者时,如何选择才能获得最优结果? 如果人的优秀程度符合均值为80,方差20的正态分布,随机产生100个追求者,其优秀程度分布情况见下图: p=rnorm(100,80,20) hist(p,main="追求者--统计", ylab="数量", xlab="优秀程度&qu…

随着大数据在各行业的落地生根和蓬勃发展,能从数据中挖金子的数据分析人员越来越宝贝,于是很多的程序员都想转行到数据分析, 挖掘技术哪家强?当然是R语言了,R语言的火热程度,从TIOBE上编程语言排名情况可见一斑.于是善于学习的程序员们开始了R语言的学习 之旅.对于有其他语言背景的程序员来说,学习R的语法小菜一碟,因为它的语法的确太简单了,甚至有的同学说1周就能掌握R语言,的确如 此.但是之后呢?……好像进行不下去了!死记硬背记住了两个分析模型却不明其意,输出结果如同天书不会解读,各种参数全部使用缺…

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数…

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵…

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1…

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数…