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  1. 数据挖掘——概念、模型、方法和算法.pdf

  2. 本书全面讲述了数据挖掘的概念、模型、方法和算法。本书共包括13章和2个附录,全面、详细地讲述了从数据挖掘的基本概念到数据挖掘的整个过程,以及数据挖掘工具及其典型应用领域。本书编写严谨、内容权威、结构合理、科学规范、语言流畅,特别适合作为高等院校数据挖掘课程的教科书,还适合作为数据挖掘研究人员必备的参考书。 目 录 第1章 数据挖掘的概念 1 1.1 概述 1 1.2 数据挖掘的起源 3 1.3 数据挖掘过程 5 1.3.1 陈述问题和阐明假设 5 1.3.2 数据收集 6 1.3.3 数据预处
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-27
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:linkui26
  1. 数据挖掘--概念与技术

  2. 目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘?为什么它是重要的?.............................................................
  3. 所属分类:Web开发

    • 发布日期:2010-09-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:huanghyw
  1. matlab测试数据集

  2. 鸢尾花 购物篮 大豆分类等等的一些数据集
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2011-06-07
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:gyj688330
  1. 某超市八月份的购物篮数据集

  2. 整理了我一个星期,终于搞出来了,某超市八月份的销售购物篮数据集,其中第一列是小票号+柜员机号+收银员号,其他的是一些物品分类的项目,可以用于clementine的关联分析。但是因为分类比较大,所以无法挖掘出排斥商品的关联规则。
  3. 所属分类:电子商务

    • 发布日期:2011-12-16
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:duncan_chou
  1. 购物篮数据集

  2. 关联规则算法应用的购物篮数据集。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-04-21
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:yaroo
  1. 微软Excel 2013: 用PowerPivot 建立数据模型 示例文件 (6-10)

  2. 目录 第1章PowerPivot简介1 1.1在Excel表中使用数据透视表2 1.2在MicrosoftOffice2013环境中使用PowerPivot4 1.2.1将信息添加到Excel表格当中5 1.2.2创建一个包含多个表格的数据模型6 1.2.3了解关系9 1.3了解数据模型10 1.3.1查询数据模型11 1.4PowerPivot加载项12 1.5使用OLAP工具并转换为公式15 1.6理解PowerPivotforExcel201318 1.7创建一个PowerView报告2
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-07-29
    • 文件大小:34603008
    • 提供者:yeguangteng
  1. 微软Excel 2013:用PowerPivot 建立数据模型 示例文件(13-16)

  2. 目录编辑 第1章PowerPivot简介1 1.1在Excel表中使用数据透视表2 1.2在MicrosoftOffice2013环境中使用PowerPivot4 1.2.1将信息添加到Excel表格当中5 1.2.2创建一个包含多个表格的数据模型6 1.2.3了解关系9 1.3了解数据模型10 1.3.1查询数据模型11 1.4PowerPivot加载项12 1.5使用OLAP工具并转换为公式15 1.6理解PowerPivotforExcel201318 1.7创建一个PowerView报
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-07-29
    • 文件大小:44040192
    • 提供者:yeguangteng
  1. 超市数据集

  2. 已处理好的超市购物篮数据集,用于分析关联规则
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-11-22
    • 文件大小:4096
    • 提供者:u011070219
  1. arff数据集全集(new)

  2. 文件说明 下面我们来对这个文件的内容进行说明。 识别ARFF文件的重要依据是分行,因此不能在这种文件里随意的断行。空行(或全是空格的行)将被忽略。 以“%”开始的行是注释,WEKA将忽略这些行。如果你看到的“weather.arff”文件多了或少了些“%”开始的行,是没有影响的。 除去注释后,整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分给出了头信息(Head information),包括了对关系的声明和对属性的声明。第二部分给出了数据信息(Data information),即数据集中给出的数
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-12-10
    • 文件大小:19922944
    • 提供者:qq_20312441
  1. 数据挖掘商品购物篮数据集

  2. productList是商品的详单,productAttribute是商品相关属性。 brandList是品牌的详单,brandAttribute是品牌相关属性。 两个sale文件是两年的购物栏数据(已经预处理好)。 可用于关联分析相关算法的学习。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2019-04-22
    • 文件大小:464896
    • 提供者:jmiss89
  1. 购物篮分析.zip

  2. 其中融合了三种不同购物篮信息,满足对于关联规则中购物篮分析的数据需求,可以通过三种数据集进行验证和实验
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-05-13
    • 文件大小:648192
    • 提供者:qq_25062299
  1. 商品购物篮数据集.7z

  2. 纠错:上次资源是两个季度的购物篮信息,不是两年的信息,特此更正!现重新上传本资源。 productList是商品的详单,productAttribute是商品相关属性。 brandList是品牌的详单,brandAttribute是品牌相关属性。 两个sale文件是两季度的购物栏数据(已经预处理好)。 可用于关联分析相关算法的学习。
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2019-05-14
    • 文件大小:464896
    • 提供者:jmiss89
  1. A-Priori实验.zip

  2. 实时大数据分析A-Priori算法,源码,报告加数据集,实验ppt 给定超市购物记录集sales_detail.csv,提取其中的交易标识符和商品名称构成购物篮数据集。用A-Priori算法发现其中的关联规则。
  3. 所属分类:Hadoop

    • 发布日期:2020-06-30
    • 文件大小:99614720
    • 提供者:qq_42262818
  1. 数据挖掘之关联规则分析简介

  2. 关联分析是指从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。在大数据时代,关联分析是最常见的数据挖掘任务之一。 概述 关联分析是一种简单、实用的分析技术,是指发现存在于大量数据集中的关联性或相关性,从而描述一个事物中某些属性同时岀现的规律和模式。 关联分析可从大量数据中发现事物、特征或者数据之间的,频繁出现的相互依赖关系和关联关系。这些关联并不总是事先知道的,而是通过数据集中数据的关联分析获得的。 关联分析对商业决策具有重要的价值,常用于实体商店或电商的跨品类
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:77824
    • 提供者:weixin_38630853
  1. PyShopper:Shopper的Python实现,即购物篮的概率模型:shopping_cart::snake:-源码

  2. PyShopper PyShopper是Shopper的Python实现,是一种购物篮的概率模型,摘自: Francisco JR Ruiz,Susan Athey,David M.Blei。 购物者:带有替代品和补品的消费者选择的概率模型。 ArXiv 1711.03560。 2017。 项目状态 这个小型项目正在积极开发中 推论未优化 实施未经测试 Jupyter笔记本example.ipynb提供了一个示例。 PyShopper代码已经在非常有限的数据集上进行了测试(2个项目,10个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:850944
    • 提供者:weixin_42127783
  1. 在Instacart上进行市场购物篮分析:在像#Amazon这样的流行电子商务网站上购物时,您一定会偶然发现“经常一起购买”等功能,这表明您可能喜欢与您所浏览的产品类似的产品。 此功能是通过使用一种称为“市场篮子分析”的无监督机器学习方法来

  2. 在Instacart上进行市场购物篮分析:在像#Amazon这样的流行电子商务网站上购物时,您一定会偶然发现“经常一起购买”等功能,这表明您可能喜欢与您所浏览的产品类似的产品。 此功能是通过使用一种称为“市场篮子分析”的无监督机器学习方法来实现的。 在引擎盖下,它使用先验算法。 我已经完成了一个探索这种方法的项目。 该项目的目标是:1.对#Instacart创建的数据集进行详细的探索性分析。 2.在数据集中找出产品之间的关联,并就如何应用您的发现提供建议
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42102220
  1. 使用股票购买数据集的频繁项集和关联规则的应用-源码

  2. 市场篮子分析:使用股票购买数据集挖掘频繁项目集和关联规则的应用 其中包含我在美因河畔法兰克福歌德大学商业与经济学院市场学系2019/2020冬季学期选修模块“ Empirische Kundendatenanalyse:Eine praxisorientierteEinführung”的研讨会论文代码。 抽象的: 市场购物篮分析是一种用于识别经常一起购买的产品集的方法。 市场购物篮分析的一种方法涉及在大型数据库中挖掘频繁的项目集和项目之间的关联规则。 从这种分析中获得的知识对于各种营销活动(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:4096
    • 提供者:weixin_42160424
  1. 市场购物篮分析:使用机器学习技术创建推荐系统-源码

  2. 市场篮子分析 项目名称:使用机器学习技术创建推荐系统。 作者: 完成日期:2020年3月26日。 介绍: 大型零售商的关键策略是找到客户购买的不同商品/产品之间的关联。 市场篮分析通过基于规则的学习(即关联规则挖掘)使其适合于此特定目标。 下面列出了市场购物篮分析可以帮助零售商实现的一些目标: 推荐产品。 计划商店布局。 设计结合折扣和标记商品的促销。 发现触发产品(一起购买会触发其他购买的产品)。 数据集 我在找到了我的顶点项目的Amazon电子产品评论数据集。 数据集包含超过1,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_42159267
  1. Instacart_Market_Basket_Data_Analysis:有机产品购买行为的Instacart用户市场购物篮分析-源码

  2. Instacart市场篮子分析 抽象的 Instacart已成为北美领先的杂货配送平台,并且由于COVID-19,其增长正在Swift加速。 鉴于在线杂货店购物的增加以及作为狂热的美食爱好者,我们希望了解人们订购的商品以及他们的行为有何不同。 在探索了数据集及其包含的不同数据点之后,我们确定了购买农产品(水果,蔬菜等)时关注用户和订单行为的机会。 研究问题 1.客户的细分是什么购买有机与那些永远不要购买有机什么时候给予选择? 2.自然用户和永不自然用户之间的购买行为是否有所不同? 3.用户在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_42168745
  1. recommend_gifts_mba:我的代码“购物篮分析和推荐引擎”,可在任何场合推荐要购买的礼物-源码

  2. 强大的礼物推荐系统 该项目旨在为杂货店建立推荐器。它将根据您以前的购买以及当前的购物车推荐产品。 项目起源-该项目起源于我学习推荐系统时,并且想知道当我的购物车中的产品不断变化时,它是如何实时工作的。 问题陈述 该项目旨在解决的主要问题是构建一个动态的,强大的推荐器,即使是新用户也可以提供个性化的推荐。此外,它使用市场购物篮分析代替产品相似性,因此可以在添加或从假设购物车中删除商品时轻松进行更新 资料说明 来源: : 这是一个跨国数据集,其中包含2010年12月12日至2011年9月12日之
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:23068672
    • 提供者:weixin_42159267
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