使用Python分析社交网络数据 AUG,03 2014 · Python简介 · 数据抓取 o 一、直接抓取数据 o 二、模拟浏览器抓取数据 o 三、基于API接口抓取数据 · 数据预处理 · 可视化

数据挖掘（Data Mining，DM），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。 分析型客户关系管理（Analytical CRM/aCRM）: 用于支持决策，改善公司跟顾客的互动或提高

具有真实关系基因的“社交网站”获得了井喷式的用户增长，并对许多网站类型构成了极大的威胁，许多网站积极转型加入社交因素。现实中，许多大型网站不仅仅是加入了社交因素，而且是直接把自己改变为社交网站。且看这些网站如何各显神通？

是基于 Ruby on Rails 框架和 Semantic UI 前端界面开发框架的音乐社交网站。 网站后台使用 Ruby on Rails 框架, 创意来自于 @djyde 前阵子发布的一个叫

关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力

主要内容1.概述2.数据仓库与OLAP技术3.数据挖掘技术4.数据挖掘应用数据挖掘工具6.数据挖掘实例1概述1.1背景1.2数据挖掘定义1.3基本概念1.4主要功能1.5数据挖掘模型1.6实现流程1.7数据挖掘的应用1.8未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

什么是数据挖掘？ 数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现前所未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来的观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，与

总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟

问答 数据科学是什么？ 7 我怎样才能成为一个数据科学家？ 4 科学数据是如何从传统的统计分析不同吗？ 1 相关课程 计算数据概念，伯克利分校 9 实用机器学习，伯克利分校 4 人工智能伯克利分校 1

9本学习数据挖掘与数据分析的免费书籍

大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？

DWZShareKit是一个简单的分享项目，目前支持新浪，QQ，QQ空间，微信 sso分享，新浪/QQ的sso登录。会自动检测手机里有没有装相对应的应用，如果已安装则直接跳到相应的应用里分享信息。如果没装则在分享界面显示灰色按钮，不能进行分享。

良久，开源社交网站Diaspora终于在官网发布了Diaspora 5.0更新，其中有785个commits，共有20多为贡献者，该本版大概有156项的功能改进。 由于此次版本更新涉及诸多的手工设置，升级前需详细看下

软件或 恶意网址的鱼叉式钓鱼邮件，最近3年已经转向到以社交网络作为主要锁 定攻击的入侵点。该份报告指出，2015年有95％的APT攻击来自于社交网络，比2014年的92％增加。另外，有28％的受访者表示，他们已经明确遭

1. 数据挖掘 2. 为什么要进行数据挖掘 数据挖掘的研究现状 数据挖掘的过程 数据挖掘的主要方法 面临的问题 下一步的研究方向 3. 为什么要进行数据挖掘？ 4. (本页无文本内容) 5. (本页无文本内容)

1. 数据仓库与数据挖掘综述概念、体系结构、趋势、应用报告人：朱建秋 2001年6月7日 2. 提纲数据仓库概念 数据仓库体系结构及组件 数据仓库设计 数据仓库技术（与数据库技术的区别） 数据仓库性能

1. 数据挖掘算法 Wang Ye 2006.8 2. 一、概念和术语1.1 数据挖掘 / 知识发现 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。 （2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现（Knowledge

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原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此