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关联规则挖掘(上):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️🐴作者:秋无之地🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、留言💬、关注🤝,关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分》,相信大家对EM聚类(下)都有一个基本的认识。下面我讲一下,关联规则挖掘(上):数据分析|数据挖掘|十大算法之一一、关联规则挖掘背景关联规则这个概念,最早是由Agrawal等人在1993年提出的。在1994年Agrawal等人又提出了基于关联

1024程序员狂欢节 | IT前沿技术、人工智能、数据挖掘、网络空间安全技术

一年一度的1024程序员狂欢节又到啦!成为更卓越的自己,坚持阅读和学习,别给自己留遗憾,行动起来吧!那么,都有哪些好书值得入手呢?小编为大家整理了前沿技术、人工智能、集成电路科学与芯片技术、新一代信息与通信技术、网络空间安全技术,四大热点领域近期的好书排行,希望能帮忙你做出选择。重磅推荐1.速学Linux:系统应用从入门到精通2.Python网络爬虫入门到实战3.强化学习:前沿算法与应用4.深度学习:数学基础、算法模型与实战5.图解入门——半导体元器件精讲6.一本书读懂芯片制程7.CTF实战:从入门到提升2023年,随着各项前沿技术的发展,我们在迈向数字经济的新时代的征途上又走出了坚实的一步。

关联规则挖掘(下):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️🐴作者:秋无之地🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、留言💬、关注🤝,关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《关联规则挖掘(上):数据分析|数据挖掘|十大算法之一》,相信大家对关联规则挖掘(上)都有一个基本的认识。下面我讲一下,关联规则挖掘(下):数据分析|数据挖掘|十大算法之一今天我来带你用Apriori算法做一个项目实战。你需要掌握的是以下几点:熟悉几个重要概念:支持度、置信度和提升度;熟悉与掌

AdaBoost(上):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️🐴作者:秋无之地🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。🐴欢迎小伙伴们点赞👍🏻、收藏⭐️、留言💬、关注🤝,关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《PageRank(下):数据分析|数据挖掘|十大算法之一》,相信大家对PageRank(下)都有一个基本的认识。下面我讲一下,AdaBoost(上):数据分析|数据挖掘|十大算法之一一、AdaBoost背景在数据挖掘中,分类算法可以说是核心算法,其中AdaBoost算法与随机森林算法一样都属

如何利用CRM系统挖掘大客户价值

 我们知道大客户都具备这样的特点:对企业价值高、成交难度大、成单周期长,因此这一部分客户需要销售团队投入更多的时间和精力。大客户销售如何利用好CRM系统更大程度地挖掘大客户价值?关键还在于维护好客户生命周期。销售人员想要拿下大客户订单就要学习农夫的精耕细作,在销售策略的指导下培育客户、增加复购、交叉销售,创造更多的客户价值,建立客户关系护城河。一、完善客户画像CRM可以让数据清晰可视化,360°呈现客户画像,如商机信息、所处销售环节、客户产品偏好、关系地图、竞争对手情况、客户偏好的销售人员。精确客户画像之后可以投其所好的开展营销活动,提供个性化的服务。二、客户管理策略客户管理策略的意义在于两点

逻辑漏洞挖掘之CSRF漏洞原理分析及实战演练

一、前言2月份的1.2亿条用户地址信息泄露再次给各大公司敲响了警钟,数据安全的重要性愈加凸显,这也更加坚定了我们推行安全测试常态化的决心。随着测试组安全测试常态化的推进,有更多的同事对逻辑漏洞产生了兴趣,本系列文章旨在揭秘逻辑漏洞的范围、原理及预防措施,逐步提升大家的安全意识。第二篇选取了广为熟知的CSRF漏洞进行介绍。二、CSRF漏洞介绍1、CSRF漏洞的定义跨站请求伪造(Cross-siterequestforgery,简称CSRF),攻击者利用受害者身份发起了HTTP请求,导致受害者在不知情的情况下进行了业务操作,如修改资料、提交订单、发布留言或评论等2、CSRF主要攻击形式①GET类型

mongodb - 如何在MongoDB中进行简单的数据挖掘?

我是MongoDB的新手–只是想学习它–虽然不是Java/SQL的新手。假设我有一个用Java/MongoDB开发的购物车应用程序。进一步假设我有一个文档Order.java。所以Order保留了通常的订单属性:总金额、送货地址、信用卡号等,以及订单项的集合。现在,由于订单行项目是订单文档的一部分,因此在不检索整个订单的情况下无法单独访问它们。对吧?我希望它显示的内容类似于亚马逊在您查看一本书时所做的事情:“购买这本书的人–也购买了某某书”。我如何在MongoDB/Java应用程序中确定它?在SQL中,它或多或少是简单的查询,将OrderLineItem连接到自身,或类似的东西,但在M

Python深度数据挖掘之电力系统负荷预测

文章目录前言1.案例背景2.分析目标3.分析过程4.数据准备4.1数据探索4.2缺失值处理5.属性构造5.1设备数据5.2周波数据6.模型训练7.性能度量8.推荐阅读与粉丝福利前言  本案例将根据已收集到的电力数据,深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况,分析各电力设备的实际用电量,进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘:入门进阶与实用案例分析》一书。1.案例背景  为了更好地监测用电设备的能耗情况,电力分项计量技术随之诞生。电力分项计量对于电力公司准确预测电力负荷、科学制定电网调度方案、提高电力系统稳定性和可靠性有着重要意义。对用户而言

【Python】基于非侵入式负荷检测与分解的电力数据挖掘

文章目录前言一、案例背景二、分析目标三、分析过程四、数据准备4.1数据探索4.2缺失值处理五、属性构造5.1设备数据5.2周波数据六、模型训练七、性能度量文末送书:《Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析》前言本案例将根据已收集到的电力数据,深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况,分析各电力设备的实际用电量,进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘:入门进阶与实用案例分析》一书。一、案例背景为了更好地监测用电设备的能耗情况,电力分项计量技术随之诞生。电力分项计量对于电力公司准确预测电力负荷、科学制定电网调度方案、提高电力系统稳定性和