在机器学习的流程中数据挖掘是重要的一环。数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的或未知，但可能有用信息的过程。今天给大家介绍10个最强的数据挖掘工具，欢迎小伙伴们收藏起来。1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析，进行数据挖掘，常见的数据挖掘算法，如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件，如Hive，Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念，集成了机器学习和数据挖掘的各种组件，能够
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2020-08-24 16:32:14
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背景 昨天公司业务部门报告业务崩溃，查看各个业务节点后，定位问题到storm集群。 打开storm ui查看下任务状态，发现可以加载页面元素，但是无法加载数据，分析是nimbus挂掉了，重启nimbus。本着先恢复业务的原则，我直接通过命令行停止任务后，又重新提交了任务，这个时候访问storm ui ...
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2020-08-20 19:10:56
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今天又带着好书推荐来啦，今天整理的这份Python书单，就涵盖了有史以来最受欢迎的编程书籍中的最热门+必读的书籍，建议你千万千万千万不能错过！！ ...
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2020-08-20 18:53:44
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数据可视化在数据分析中发挥着重要的作用，很多人认为数据可视化是一个比较难的技术，其实并不是这样的，数据可视化在数据分析中涉及到的众多技术中算是一个比较简单的技术。一般来说，数据可视化是以饼状图等图形的方式展示数据，这帮助用户能够更快地识别模式，目的是让客户更直观的了解数据。那么数据可视化的好处都有什么呢？下面我们就给大家介绍一下数据可视化的优点。数据可视化的第一个优点就是动作更快，这是因为人脑对视
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2020-08-20 18:40:54
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行业背景：伴随着“中国制造2025”国家战略的实施，大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键，是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础，体现在产品全生命周期中的各个阶段。数据成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，有效地组织和使用大数据将对企业数字化转型产生巨大的推动作用。如何实现制造企业各项数据的采集、整理、存储、管理和分析全流程数据化管理，从而建设企业
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2020-08-20 18:39:08
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随着计算机技术的进步，越来越多的数据可以以较低的成本获得和存储。任何在线信息站点或设备都可以收集新的数据，括电子商务网站、RFID标签、网站、电子邮件、博客等。本文从结构化、非结构化和数据类型、数据库、数据挖掘和云数据等方面介绍了商业智能的应用。结构化、非结构化和数据类型：从广义上讲，数据可以分为结构化数据和非结构化数据。随着现代企业内外部数据的快速积累，结构化和非结构化数据对于商业智能的无缝分析
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2020-08-20 18:38:33
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在我们的软件产品设计里面，报表很多时候是不可或缺的一部分，并且报表通常是管理者、高层领导要看的东西，是不是能很好满足他们的分析需求，往往对项目的成功起着重要的作用。在今天的互联网产品里面，报表分析已经转化为日常的数据分析，成为产品运营的核心工作，所以，如何清晰的理解报表分析中的关键点，就显得尤为重要。接下来，我们以某互联网产品统计工具的报表为例，来讲述报表分析的关键点：报表的三要素要理解的报表的三
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2020-08-20 18:37:57
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Smartbi智能BI工具。由资深BI厂商自主开发的智能BI工具操作简单，会拖拉拽就能做BI报表，会点击就能应用智能数据分析功能去分析挖掘数据。在Smartbi这款智能BI工具上做数据分析，无论是数据匹配、分析、挖掘还是可视化呈现都能在系统内部自动实现，使用者唯一需要做的也就是给发出特定的数据分析挖掘指令。从数据智能分析挖掘到可视化呈现，在Smartbi智能BI工具上，你只需做好以下几步：1、提供
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2020-08-17 17:36:28
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错误信息 data = pd.read_csv("C:\Users\王永飞\Desktop\code\012-2-数据分析与可视化\004-pandas\文档\movie_data.csv") # SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec ...
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2020-08-17 16:55:31
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