机器学习 和 数据分析 。数据可视化是 发现 数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。

“数据科学家” 术语总让人联想到一个孤独的天才独自工作，将深奥的公式应用于大量的数据，从而探索出有用的见解。但这仅仅是数据分析过程中的一步。数据分析本身不是目标，目标是使企业能够做出更好的决策。数据科

第7章 XML与数据库 7.1 数据存储 7.2 XML与数据库的转换 7.3 SQL Server 对 XML的支持 7.4 Oracle对 XML的支持 2. 7.1 数据存储 XML与数据库的

终于在Wp7.1中加入了数据库，使保存、查找、插入数据不再痛苦。在WP7中如果要做到这些，要么使用XML自已实现，要么使用第三方数据库，但是第三方数据库要么性能不好，要么占用空间太大，要么收费，现在总算有原生的本地数据库了。

如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。

WAS7配置Mysql数据源 运行WAS控制台，在左边的导航菜单中点开资源->JDBC->JDBC提供程序。 这个开发人员版本提供的JDBC驱动很少，我们需要自己安装MySQL的JDBC驱动。 在新建JDBC驱动前将系统中MySQL

大数据咱听的够多了，百度一下，就“为您找到相关结果约7,150,000个”，可它到底是个什么东西，解读甚多，眼花缭乱的没个准。本文整理修改自 知乎的一个问答 ，作者是大数据解决方案公司 一面数据 的创

数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4

数据挖掘最常见的十种方法 下面介绍十种数据挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家对模型的初步了解，这些都是日常挖掘中经常遇到的算法，希望对大家有用！（甚至有数据挖掘公司，用其中的一种算法就能独步天下）

纽约大概有一百万栋建筑，每年其中 3 千栋会起大火。官员们能够预测哪些楼会着火么？ 纽约市消防局认为他们可以利用数据挖掘来做到这点。消防局的分析员称某些建筑和一些更容易起火的因素有关联。 贫穷就是其一。 “低收入社区和火灾有相关性，”

，Heka是一款拥有数据收集、分析、监视和报表的工具，采用 Go 语言开发。其主要组件为 hekad ，一个适用于任何主机的轻量级守护程序，其主任务是： 通过读取和解析日志文件收集数据，监视服务器状况，

有网友在 Quora 上提问：对于那些非计算机科学行业的人，你会如何向他们解释机器学习和数据挖掘？ 斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 Pararth Shah 在2012年12月22日的回复，非常经典，得赞数有

数据挖掘在招生信息管理系统中的应用 戴佳宁 摘 要：本论文就中等职业技术学校招生信息管理系统的设置及决策分析模块中应用的数据挖掘技术进行了有益的探索和研究。 关键词：招生信息管理系统、数据挖掘、关联规则挖掘算法、Apriori算法

是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了 Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，

基于hadoop实现的好；只是自己，想用hadoop实现下，最近也在学；若有不足的地方还请指点。 首先，我的初始数据是文件，每一行为一个follow 关系 ida+‘\t’+idb；表示 ida follow id

魔兽模拟器的机器学习和数据挖掘; 玩模拟游戏的结果可以用来确定哪些一起能很好的工作,哪些没有卡牌. 用法 Hearthbreaker 兼容任何支持 Python 3.2+ 和 PyPy3 2.3+

fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。

有各种用途的网络爬虫，但本质上是一个网络爬虫是用来从互联网收集挖掘数据。大多数搜索引擎使用它作为提供了最新数据的方法，并用于查找互联网上有什么新的内容。 在这篇文章中，介绍前50个开源的Web爬虫可在网上进行数据挖掘。 项目名 开发语言

督学习中的聚类算法；二者相同之处：均利用近邻信息来标注类别。 聚类是数据挖掘中一种非常重要的学习流派，指将未标注的样本数据中相似的分为同一类，所谓“物以类聚，人以群分”嘛。k-means是聚类算法

其意义就是两个元素在欧氏空间中的集合距离，因为其直观易懂且可解释性强，被广泛用于标识两个标量元素的相异度。将上面两个示例数据代入公式，可得两者的欧氏距离为： （2）除欧氏距离外，常用作度量标量相异度的还