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数据挖掘 实用案例分析

数据挖掘 实用案例分析.

数据挖掘实用案例分析.pdf

数据挖掘是从大量数据（包括文本）中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现...

数据挖掘实用案例分析-第6章.pptx

数据挖掘实用案例分析 第6章 银行信用卡欺诈与拖欠行为分析，大数据课程的案例分析课件，作者：复旦大学 赵卫东 博士

数据挖掘实用案例分析-第1章.pptx

数据挖掘实用案例分析第1章 数据分析过程的主要问题， 作者：复旦大学 赵卫东 博士，大数据课程更具有使用价值和案例课件，值得借鉴参考！

数据分析精华案例-香水产品数据挖掘实用案例分析

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Python数据挖掘：入门、进阶与实用案例分析.pptx

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第6章 数据挖掘应用案例第6章 数据挖掘应用案例.pptx

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企业数据分析案例-香水产品数据挖掘实用案例分析.zip

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电商经济形态背景下的数据挖掘、大数据分析技术及实用案例.pptx

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数据挖掘Clementine应用实务(上).pdf

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电商经济形态背景下的数据挖掘大数据分析技术及实用案例ppt课件.pptx

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优选电商经济形态背景下数据挖掘大数据分析技术与实用案例PPT文档.pptx

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MATLAB数据分析与挖掘实战 及配套实验数据和源代码.rar

能够让老师在讲解数据挖掘算法理论的同时，通过实用的建模工具来模拟实际应用案例，在实验室环境下体验实际应用，由此弥补学员实践经验的不足。在教学过程中，强化应用和 动手，做到理论与实践的有机结合，使学生...

用商业案例学R语言数据挖掘-学习笔记.pdf

本书包括 18 章，涉及使用 R 语言做数据分析和数据挖掘的主要分析方法。其中，第 1、 2 章为数据分析方法概述，第 3 章为 R 语言编程基础，第 4 章到第 8 章为统计学习方法，第 9 章到第 16 章为数据挖掘方法，第 ...

R语言数据分析与挖掘习题答案.rar

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Python数据挖掘与机器学习开发实战的常见试题与参考答案.pdf

机器学习是一门理论性和实践性都比较强的技术学科。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对招聘单位所出的机器学习方面的面试题,笔者准备了些这方面的试题,希望能够对大家有所帮助。

数据挖掘技术分析.doc

数据挖掘技术分析 作者：孔洁 刘杨 来源：《电脑知识与技术》2017年第32期 摘要：随着时代的发展，人们对有价值的数据需求越来越迫切，因此，需要一 种新的技术来处理大量的数据数据，并从中抽取我们需要的信息。...

基于Python爬虫实现天气预报和数据可视化分析，应付数据分析大作业

基于Python爬虫实现天气预报和数据可视化分析，应付数据分析大作业，内含Python原文件及所需库说明

EDA探索式数据分析案例数据集

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Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等

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5-8抖音数据分析数据集

这个数据集对应我写的一篇博客，下载此数据集即可运行我的代码。

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

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python数据分析大作业-爬虫、建立模型、可视化、结论分析

包括代码文件

统计数模历年优秀论文-全国大学生统计建模大赛

为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进大学生关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求，中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛，本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”，旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作，最终选出这26篇优秀论文集结成册，展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。 欢迎扫描以上二维码订阅 扫一扫在手机打开 上一篇： 《2022年（第八届）... 下一篇： 关于公布2022年（第... 评论262 0/150 提交 热门评论 相关推荐 关于公布2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛报名信息的通知 大赛动态 2023-04-10 10:00595451143 《2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛主题解读》（视频） 大赛动态 2023-04-06 09:0046299990 “全国大学生统计建模大赛”成功入

r语言数据分析案例数据分析、数据预测和机器学习案例

如果您正在寻找一份完整的R语言数据分析、数据预测和机器学习案例，那么我们的资源库将为您提供一切所需。本资源库提供了一系列案例，包括数据可视化、数据清洗、机器学习模型构建和数据预测等内容。我们的案例旨在帮助您更好地了解R语言的使用和机器学习的基础知识。 我们的资源库包括以下主题： 数据可视化：使用ggplot2包和其他R语言可视化工具，展示如何将数据可视化，从而更好地理解数据并做出更明智的决策。 数据清洗：展示如何使用dplyr包和其他数据清洗工具来清洗和准备数据，使其可以用于机器学习模型的训练。 机器学习模型构建：使用caret包和其他机器学习工具，构建和训练各种类型的机器学习模型，包括回归、分类和聚类模型等。 数据预测：展示如何使用机器学习模型来预测未来数据，并对预测结果进行评估和优化。 每个案例都包含完整的代码和数据集，可以帮助您更好地了解每个步骤的细节和操作。我们的资源库适合各种级别的用户，包括初学者和有经验的用户。您可以根据自己的兴趣和需求选择不同的主题，并按照自己的步骤和想法来运行代码和修改案例。 如果正在寻找一份完整的R语言数据分析、数据预测和机器学习案例，

origin2021下载免费分享

origin2021 下载途径：百度网盘、阿里云盘下载

2023高教社数学建模C题 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策【数据处理详细代码】

商超（超市和零售店）在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而，它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一，在蔬菜商品管理中，首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式，如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃，以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二，制定合理的价格策略对于商超至关重要，因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型，考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议，确保商超实现销售利润的最大化，同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三，如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法，确定每个单品的最佳补货量和定价策

摩拜共享单车数据分析项目数据、代码、图表

摩拜共享单车数据分析项目的数据、代码、图表，基于上海摩拜单车的2016年8月份随机抽样大约10万条的开放订单数据进行分析

基于python的新冠疫情数据分析.zip

利用了requests包爬取腾讯实时疫情数据，并对疫情数据做了清洗和分析，对数据分析的结果实现了可视化。压缩包内有源代码和报告。