《RapidMiner数据分析与挖掘实战》第19章 电力窃漏电用户自动识别下载 [问题点数:0分]

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《Python数据分析挖掘实战》第六章学习—CART决策树+神经网络(窃漏电用户识别)
本文是对《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》<em>实战</em>篇第一部分——<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>中上机实验的一个记录。 实验分为两个部分: 利用拉格朗日插值法进行缺失值的补充 构建分类模型对窃<em>漏电</em><em>用户</em>进行识别 第一部分:利用拉格朗日插值法进行缺失值的补充 **(1)拉格朗日插值法公式理解** 本书中,缺失值处理所用的方法是拉格朗日插值法。因此,在应用之前,本人先去查阅了拉格朗日插值法的相关资料,对
电力漏电用户自动识别
<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em> 1 数据预处理 1.1   数据清洗 主要目的是筛选出需要的数据,将多余的数据过滤 (1)      将初始数据进行分布可视化分析后发展非居民用电类别不存在<em>漏电</em>窃电的行为,故将这一部分数据过滤; (2)      结合实际情况,节假日用电比工作日用电明显偏低,为了避免将其认为是<em>漏电</em>现象,将此部分数据过滤。 1.2   缺失值处理 经观察原始数据发展存在数据缺失
Python数据挖掘电力漏电用户自动识别
实验有两个部分: 1.    利用拉格朗日差值法进行缺失值的补充 2.    构建分类模型对窃电<em>用户</em>进行识别 (一)     <em>用户</em>的用电数据存在缺失值,数据见“test/data/missing_data.xls”,利用拉格朗日插值法补全数据。 (二)     对所有窃电<em>用户</em>及正常的用电的电量,警告及线损数据和该<em>用户</em>在当天是否窃电<em>漏电</em>的标识,按窃电<em>漏电</em>评价标准进行处理样本数据,得到专家样本
数据挖掘项目---电力漏电用户自动识别
1.<em>挖掘</em>目标1) 归纳出窃<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建窃<em>漏电</em><em>用户</em>的识别模型2) 利用实时监测数据,调用窃<em>漏电</em><em>用户</em>识别模型,实现实时诊断2.分析方法与过程1) 从<em>电力</em>计量自动化系统、营销系统有选择性的抽取部分大<em>用户</em>用电负荷、终端报警及违约窃电处罚信息等原始数据。2) 对样本数据探索分析,剔除不可能存在窃<em>漏电</em>行为行业的<em>用户</em>,即白名单<em>用户</em>,初步审视正常<em>用户</em>和窃<em>漏电</em><em>用户</em>的用电特征。3) 对样本数据进行预处理,...
《RapidMiner数据分析挖掘实战》第19章 电力漏电用户自动识别
传统的防窃<em>漏电</em>方法主要通过定期巡检、定期校验电表、<em>用户</em>举报窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展<em>用户</em>用电情况的在线监控工作,通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息,建立<em>数据分析</em>模型,来实时监测窃<em>漏电</em>情况和发现计量装置的故障。根据报警事件发生前后客户计量点有关的电流、电压、负荷数据情况等,构建基于指标加权的用电异常分析模型,实现检查客户是否存在窃电、违章用电及计量装置故障等。
Pyhton数据挖掘-电力漏电用户自动识别
<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em>的<em>自动识别</em>的笔记: n目标: n1、归纳<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建<em>漏电</em><em>用户</em>的model n2、利用事实监控的数据,懂所有的<em>用户</em>进行实时诊断 n注意的点: n1、某一些大<em>用户</em>不可能存在<em>漏电</em>行为,例如银行、学校和工商等。 n2、<em>漏电</em><em>用户</em>的窃电开始时间和结束时间是表征其<em>漏电</em>的关键节点,在这些节点上,<em>用户</em>的用电负荷和终端报警数据会有一定的变化。 n 样本数据抽取是务必包含一定范围的数据,并通
Python数分析实战1--电力漏电用户自动识别
n n n 0.引言n本文是在学习《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》时的一个记录,文中代码可点击<em>下载</em>,对书中部分代码进行改动以适应新版本。同时感谢https://github.com/apachecn/python_data_analysis_and_mining_action前辈无私分享的资料。n1.问题提出与建模n现有的<em>电力</em>计量自动化系统能采集到各相电流、电压、功...
学习笔记之《python数据分析挖掘实战》第六章电力漏电用户自动识别
文章目录欢迎购买正版书籍nn欢迎购买正版书籍n豆瓣评价:Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>n作者: 张良均 / 王路 / 谭立云 / 苏剑林n出版社: 机械工业出版社n参考源码:《python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的代码笔记nn...
实例:电力漏电用户自动识别-神经网络和决策树
1、数据划分 R语言实现: 将专家样本划分为测试样本和训练样本,随机选取20%为测试样本,剩下来的作为训练样本。 data = read.csv(file=&quot;model.csv&quot;) colnames(data) = c(&quot;time&quot;,&quot;userid&quot;,&quot;ele_ind&quot;,&quot;loss_ind&quot;,&quot;alarm_ind&quot;,&quot;class&quot;) #数据命名 head(d
电力漏电用户自动识别(SPSS Modeler)
据统计,全国每年因窃电造成的损失都在200亿元左右;被查获的窃电案件不足总窃电案件的30%。而传统的用电检查及反偷查漏工作主要依靠突击检查的手段来打击窃电行为;存在先天性的缺陷和不足。 现有的<em>电力</em>计量自动化系统能够采集到各相电流、电压、功率因数等用电负荷数据以及用电异常等终端报警信息。异常告警信息和现场稽查来查找出窃<em>漏电</em><em>用户</em>,并录入系统。若能通过这些数据信息提取出窃<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建窃<em>漏电</em>...
数据分析挖掘实战》总结及代码练习---chap6 电力漏电用户自动识别
n  nn 目录nn 6 <em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>nn 背景:nn 分析方法与过程:nn 总结:nn 步骤:nn 数据抽取:nn <em>数据分析</em>探索:nn 构建专家样本nn <em>用户</em>实时诊断nn  nn n n 6 <em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>nn 背景:nn 传统:nn 防止窃<em>漏电</em>,定期巡逻,定期检验电表,<em>用户</em>举报窃电nn         ...
数据分析挖掘 第六章 电力漏电用户自动识别系统》
<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>系统n数据预处理n有一张含有若干缺失值的表格,需要用拉格朗日插值法,将缺失值补齐:n这是三个<em>用户</em>的用电情况nnimport pandas as pdnfrom scipy.interpolate import lagrangenninputfile = 'missing_data.xls'nndata = pd.read_excel(inputfile,header = No...
电力漏电用户自动识别 源码
python数据<em>挖掘</em>-<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>,书上的源码有错误,现已经完全改正。
第6章 电力漏电用户自动识别
数据<em>挖掘</em>建模目的1.1 归纳出窃<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建窃<em>漏电</em><em>用户</em>的识别模型。1.2 利用实时监测数据,调用窃<em>漏电</em><em>用户</em>识别模型实现实时诊断。n分析方法与过程 n2.1 数据抽取 n从营销系统、自动化设备及往年的窃<em>漏电</em><em>用户</em>数据抽取数据。(实际上包含了自动抽取和人工标示两种方法)2.2 数据探索 n初步分析的过程,可以说是技术选型阶段。而本案例中采用的是分布分析和周期性分析方法。2.2.1 分
[DM实战]电力漏电用户自动识别
1、从<em>电力</em>计量自动化系统、营销系统有选择性地抽取部分大<em>用户</em>用电负荷、终端报警及违约窃电出发信息等原始数据。rn2、对样本数据探索分析,剔除不可能存在窃<em>漏电</em>行为行业的<em>用户</em>,即白名单<em>用户</em>,初步审视正常<em>用户</em>和窃<em>漏电</em><em>用户</em>的用电特征。rn      数据探索分析是对数据进行初步研究,发现数据的内在规律特征,有助于选择合适的数据预处理和<em>数据分析</em>技术。本案例主要采用分布分析和周期性分析等方法对电量数据进行数据探
数据分析挖掘实战-窃电漏电用户的发现
窃电<em>漏电</em><em>用户</em>的发现nnn 背景nn 在研究这个项目之前我也在想,为什么这种领域需要数据<em>挖掘</em>?其实你若愿意去发现,你会发现,数据<em>挖掘</em>无处不在。n n 为什么选择<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em>技术?原因当然是之前处理方式的不合理。nn 方式n 不合理之处n 定期巡检、定期检查电表、<em>用户</em>举报n 对人的依赖太高,容错率低 。n 营销稽查人员、用电检查人员利用计量异常报警功能和电能量数据查...
python数据分析挖掘实战-第六章拓展偷漏税用户识别
第六章分别使用了LM神经网络和CART 决策树构建了<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>模型,章末提出了拓展思考--偷漏税<em>用户</em>识别。第六章及拓展思考完整代码https://github.com/dengsiying/Electric_leakage_users_automatic_identify.git项目要求:汽车销售行业在税收上存在多种偷漏税情况导致政府损失大量税收。汽车销售企业的部分经营指标能在一定程度...
【学习】电力漏电用户自动识别
n n n 项目来源于《<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》。n1.背景与<em>挖掘</em>目标n通过<em>电力</em>计量自动化系统以及异常警告信息等数据提取出窃<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建窃<em>漏电</em><em>用户</em>的识别模型,自动检查、判断<em>用户</em>是否存在窃<em>漏电</em>行为。n2.分析方法与过程nn从<em>电力</em>计量自动化系统、营销系统有选择地抽取部分大<em>用户</em>用电负荷、终端报警及违约窃电处罚信息等原始数据。n对样本进行探索性分析,剔除不可能存在窃漏...
电力企业的窃漏电用户自动识别
传统的防窃<em>漏电</em>方法对人的依懒性太强,抓窃查漏的目标不明确。虽然能获得用 电异常的某些信息,但由于终端误报或漏报过多,无法达到真正快速精确定位窃<em>漏电</em>嫌疑<em>用户</em>的目的,所以实施效果往往不尽如人意。本文通过收集的数据信息提取出窃<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建窃<em>漏电</em><em>用户</em>的识别模型,就能自动检验判断<em>用户</em>是否存在窃<em>漏电</em>行为。
实战一、电力窃漏用户自动识别
<em>实战</em>一、<em>电力</em>窃漏<em>用户</em><em>自动识别</em>取自《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》一书 n学会绘制混淆矩阵图、ROC图、使用LM神经网络预测,决策树预测,拉格朗日插值法,下降趋势指标。一、数据抽取主要有用电负荷数据、终端报警数据、违约窃电处罚信息以及<em>用户</em>档案资料等。二、数据探索分析1、数据的分布分析查看用电类别切<em>漏电</em>情况,明确哪一些人群、领域窃<em>漏电</em>情况严重。2、周期性分析正常用电量周期性用量平稳,没有太大波动;窃漏
数据挖掘案例一:窃漏电用户的识别
最近在准备数学建模,其中的很多问题涉及了数据的处理<em>挖掘</em>,同时,机器学习和数据<em>挖掘</em>也是我以后想从事的方向,因此我花时间阅读了《matlab数据<em>挖掘</em>分析与<em>实战</em>》,下面是书中的第一个<em>实战</em>主题。nnn数据 n 1、电路负荷信息 n 包括电路上的各项电流、电压、功率等、 n 2、窃<em>漏电</em>报警消息 n 不准确的报警消息,可能存在误报 n 1、数据获取 n 窃电是一个从开始窃电到...
《Python数据分析挖掘实战》学习笔记——电力漏窃电用户自动识别
目标n通过<em>电力</em>计量自动化系统采集到的各相电流、电压、功率因数等用电负荷数据及用电异常等终端报警信息,和在线稽查系统和现场稽查的记录的漏窃电<em>用户</em>信息nn提取漏窃电<em>用户</em>的关键特征,构建识别模型。n利用实时监测数据,调用模型判断<em>用户</em>是否存在漏窃电行为。nn分析n1. 数据抽取nn营销系统数据n<em>用户</em>基本信息、违约窃电记录、计量方法n计量自动化系统采集的数据nn实时负荷:时间点、计量点、总有功功率、A/B/...
电力漏电用户自动识别 细节
n# 计算每类<em>用户</em>类别及<em>用户</em>数nType &amp;lt;- table(data_FB[, 3])nn# 方法1:基础绘图np &amp;lt;- barplot(Type, space = 0, ylim = c(0, 30), col = rainbow(7), xaxt = &quot;n&quot;,n ylab = &quot;计数&quot;, main = &quot;窃电<em>用户</em>用电类别分布分析&quot;)ndf &amp;lt;- dat...
数据挖掘实战(1)—— 电力漏电用户识别
欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em>领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!n对商业智能BI、大<em>数据分析</em><em>挖掘</em>、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。n作者: wltongxue博客:https://wltongxue.gith...
基于机器学习的用户窃电行为预测
型智能电表普及后,为了准确检测出电网中的窃电<em>用户</em>,可以结合机器学习的方法.为此,选择了支 持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析,通过不断调整试验数据集 的大小,对3种算法的效率和准确率进行测试.对比分析结果发现,随机森林算法运行的时间和数据量的大小 基本呈线性关系,效率较高,且准确率稳定在86%以上,表现较好.
Python数据分析学习笔记(4)数据探索与清洗实战
一、相关理论:nn数据探索的核心:nn(1)数据质量分析(跟数据清洗密切联系)nn(2)数据特征分析(分布、对比、周期性、相关性、常见统计量等)nn数据清洗的步骤:nn(1)缺失值处理(通过describe与len直接发现、通过0数据发现)nn(2)异常值处理(通过散点图发现)nn一般遇到缺失值,处理方式为:删除、插补、不处理nn    插补的方式主要有:均值插补、中位数插补、众数插补、固定值插补...
《Python数据分析挖掘实战》第六章学习拓展——偷漏税用户识别
本文是继上一篇文章中上机实验之后的拓展思考部分的练习记录。此拓展思考部分主要目标是依据附件所提供的汽车销售企业的部分经营指标,来评估汽车销售行业纳税人的偷漏税倾向,建立偷漏税行为识别模型。 n本次拓展思考练习分以下几个步骤进行:nnn数据初步探索分析n数据预处理n模型选择与建立n模型比较nnn接下来将逐一进行记录。nnnn一 数据初步探索分析nn在这一部分,将对附件中所提供的数据进行初步研究,查看
Python数据分析挖掘----Logistic回归
从零开始学python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em>——Logistic回归rn# 导入第三方模块rnimport pandas as pdrnimport numpy as nprnfrom sklearn import linear_modelrnfrom sklearn import model_selectionrnrn# 读取数据rnsports = pd.read_csv('C:\\Users\\Administra...
RapidMiner数据分析挖掘实战
关于RapidMiner<em>实战</em>的一个教程,有关于算子的用法,已经多种数据<em>挖掘</em>算法的分析,介绍,详解,以及相关的rapidMiner<em>实战</em>,非常实用
RapidMiner7数据分析挖掘实战 教程
《RapidMiner<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》,最新RapidMiner7,市面上唯一中文版RapidMiner教程,带RapidMiner7算子手册_中文部分翻译,RapidMiner快速上手必读。
RapidMiner数据分析挖掘实战原版+翻译
RapidMiner<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em> ,本想设置0分共享,无奈最低资源分就事2分。原谅我无法让你无积分<em>下载</em>。
RapidMiner数据分析挖掘实战——中文
学习RapidMiner挺不错的中文资料,很详细。 学习RapidMiner挺不错的中文资料,很详细。
《Python数据分析挖掘实战》第6章——LM+CART
本文主要是对《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》中的第6章——<em>电力</em>窃<em>漏电</em><em>用户</em><em>自动识别</em>数据进行的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。1 背景与目标分析    通过<em>电力</em>系统采集到的数据,提取出窃<em>漏电</em><em>用户</em>的关键特征,构建窃<em>漏电</em><em>用户</em>的识别模型。以实现自动检查、判断<em>用户</em>是否是存在窃<em>漏电</em>行为。2 数据探索分析及数据预处理2.1 数据特征分析根据文中表6-4及6-5的用电电量数据,进...
利用神经网络识别窃电用户
目标: n识别<em>用户</em>是否存在窃电行为分析思路与流程: n识别<em>用户</em>是否存在窃电行为是预测模型中的分类问题,故采用分类模型 n确定模型之后,需要根据模型的要求,归纳窃电<em>用户</em>的关键特征 n关键特征的获取,可能需要对数据进行一定的清洗,探索分析及预处理数据抽取 - 数据探索分析 - 数据预处理,包括清洗和处理缺失值等 - 数据指标构建 - 模型构建及评价PS:由于数据隐私,本文着重讲 缺失值处理,模型构建和模
20个数据分析挖掘实战案例
n n n 花不少时间整理了一份20包含20个<em>数据分析</em>和<em>挖掘</em>的<em>实战</em>案例资料,包括了金融、互联网、生产制造、<em>电力</em>等行业的案例,这份资料仅在我的小密圈里分享:第 1 章基础知识.1.1. 什么是数据<em>挖掘</em>1.2. 数据<em>挖掘</em>在企业商务智能应用中的定位1.2.1.数据<em>挖掘</em>给企业带来最大的投资收益1.2.2.数据<em>挖掘</em>从本质上提升商务智能平台的价值1.2.3.数据<em>挖掘</em>让商务智能流程...
《Rapidminer数据分析挖掘实战(中文版)》第3张 设计分析流程
第3章 设计分析流程 在上一个章节,我们熟悉了RapidMiner Studio图形<em>用户</em>界面的基本组成部分,例如透视图及视图,并讨论了RapidMiner Studio的设计透视图的最重要的一些方面。现在为了定义和执行一个原始的简单的分析流程,我们需要使用新的功能。您很快会发现RapidMiner的这项功能是多么的使用,您不需要在每次修改了流程以后都要执行一下新流程以确定修改后的效果。但是,这项功能可不仅仅只有这些好处。
RapidMiner7数据挖掘实战csv数据包
《RapidMiner7数据<em>挖掘</em>与<em>实战</em>》中案例里使用的csv数据,包含了所有案例的数据,可以直接把csv数据导入RapidMiner使用
python数据分析挖掘实战 第六章 拓展思考
企业偷漏税识别模型n1、数据探索 n偷漏税企业分布n首先生成dataimport pandas as pdninputfile = r'E:\Download\百度云\图书配套数据、代码\chapter6\拓展思考\tax.xls'ndata = pd.read_excel(inputfile,index_col=0)通过以下代码获得各类销售模式中异常比率:t = pd.DataFrame(data
《Python数据分析挖掘实战》第12章(下)——协同推荐
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第12章的数据——《电子商务网站<em>用户</em>行为分析及服务推荐》做的分析。由于此章内容很多,因此,分为三个部分进行分享——数据探索(上)、数据预处理(中)、模型构建(下)本文是继前一篇文章,进行的工作。本文是“模型构建(下)”部分本文将介绍三种推荐:基于物品的协同过滤推荐、随机推荐、按照流行度推荐# 读取数据库数据——模型数据1——婚姻数据(1682...
菜鷄日記——《Python数据分析挖掘实战》实验6-2 LM神经网络和CART决策树构建分类模型
 实验6-2 LM神经网络和CART决策树构建分类模型nn题目描述:在model.xls中给出窃<em>漏电</em>业务场景的专家样本,分别使用LM神经网络和CART决策树构建分类预测模型,利用混淆矩阵和ROC曲线对模型进行评价。nnnnmodel.xls部分数据示例nn一、数据划分nn通常将专家样本数据按2-8分成测试数据和训练数据,训练数据提供给相应的算法训练并构建模型,测试数据用于对所构建的模型进行测试评价...
数据挖掘-python数据分析挖掘实战
第一章-数据<em>挖掘</em>基础一、过程1、确定目标2、数据取样:随机取样、等距取样、分层取样、从起始顺序取样、分类抽样3、数据探索:异常值分析、缺失值分析、相关性分析和周期分析4、数据预处理:数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、物选择规约5、数据建模:model(分类、聚类、关联规则、时序模式或者智能推荐)6、模型评价:找出最好的模型二、数据<em>挖掘</em>建模工具(sas...
python数据分析挖掘实战 第九章 拓展练习
这一章的拓展练习感觉是比较简单的。基本上没有太多让人纠结的地方。没有特征提取和数据规约,让事情简单了不少。当然不包括写出C4.5的决策树,我也没有那么写。n读取数据,划分训练集和测试集,不用多说。 虽然题目要求的使用决策树,不过我依然使用了SVC做了一次。很巧合的是,同样也是要把train放大,我这里放大了30倍,但好像这不是我测试中效果最好的一次,不过就这一把,有兴趣各位可以再试。结果如下: n这
【备忘】最新大数据快速数据挖掘平台RapidMiner数据分析视频教程下载
【No151】最新大数据快速数据<em>挖掘</em>平台RapidMiner<em>数据分析</em>视频教程<em>下载</em>rn01.数据<em>挖掘</em>及工具简介rn02.数据准备:导入、预处理、导出rn03.关联分析、关联规则rn04.K-Means 聚类、辨别分析rn05.线性回归、逻辑回归rn06.决策树、神经网络rn07.文本<em>挖掘</em>rn08.web<em>挖掘</em> (上)rn09.web<em>挖掘</em> (下)rn10.推荐系统rn11.模型评估、优化rn12.时间序
拉格朗日法插值算法
1.定义nn拉格朗日插值多项式逼近原函数y(x)nn由两部分组成,y和Lk(x)组成nn2.输入x和ynn算出Lk(k)=Lk(x)*x-xj/xk-xjnn4.算出Yknn5.完成上式子nn注意:Lk(xi)=1nn                         =0nnLk(x),在其他点处皆为0;由式子(1)保证;nn(x-x1)(x-x2)(x-x3)...
matlab数据分析挖掘实战第6-8章源码
主要描述matlab<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>张良均版第6-8章数据及源码
《Python数据分析挖掘实战》第7章——kmeans
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第七章的数据——《航空公司客户价值分析》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。 1)在数据预处理部分增加了属性规约、数据变换的代码2)在模型构建的部分增加了一个画出雷达图的函数代码1 背景与目标分析    此项目旨在根据航空公司提供的数据,对其客户进行分类,并且比较不同类别客户的价值,为能够更好的为客户提供个性...
预测分析与数据挖掘-rapidminer版, English
Deakin University Master of Information Systems 迪肯大学,信息系统, 本书为基于RapidMiner 的预测分析讲解,结合RapidMiner 为使用者在理解预测分析等相关问题上提供了较为清晰的解释,推荐给rapid Miner的学习者,本书为英文
电力漏电用户识别
利用拉格朗日插值法补全数据nnnnLM神经网络模型nnnnnnnn nnCART决策树模型nnnnnnnn
【第二期】Python数据分析挖掘经典案例实战
在大数据时代,数据的重要性显得越来越重要,Python作为一门优秀的编程语言,用于处理数据也非常方便,并且数据的可视化处理功能也非常强大,本课程将由CSDN与韦玮老师联合推出,在这一门课程中,将使用Python3一步一步讲解<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em>的知识,并且全程采用<em>实战</em>案例教学,让学员可以从实际场景中学习Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em>。
《Python数据分析挖掘实战》第12章(中)——协同推荐
   本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第12章的数据——《电子商务网站<em>用户</em>行为分析及服务推荐》做的分析。由于此章内容很多,因此,分为三个部分进行分享——数据探索(上)、数据预处理(中)、模型构建(下)本文是继前一篇文章,进行的工作。本文是“数据预处理(中)”部分1 数据清洗1.1 查看各个需要删除的规则包含的信息# 删除规则1:统计中间类型网页(带midques_关键字)#...
《RapidMiner数据分析挖掘实战》第9章 K-Means 聚类、辨别分析
与分类不同,聚类分析是在没有给定划分类别的情况下,根据数据相似度进行样本分组的一种方法。与分类模型需要使用有类标记样本构成的训练数据不同,聚类模型可以建立在无类标记的数据上,是一种非监督的学习算法。聚类的输入是一组未被标记的样本,聚类根据数据自身的距离或相似度将他们划分为若干组,划分的原则是组内样本最小化而组间(外部)距离最大化,如图9 1所示。
《RapidMiner数据分析挖掘实战》第10章 线性回归与逻辑回归
回归分析是通过建立模型来研究变量之间相互关系的密切程度、结构状态及进行模型预测的一种有效工具,在工商管理、经济、社会、医学和生物学等领域应用十分广泛。从19世纪初高斯提出最小二乘估计算起,回归分析的历史已有200多年。从经典的回归分析方法到近代的回归分析方法,按照研究方法划分,回归分析研究的范围大致如下:
《Python数据分析挖掘实战》第12章(上)——协同推荐
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第12章的数据——《电子商务网站<em>用户</em>行为分析及服务推荐》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括: 1)原书中所分析的内容中缺少的代码我都已经实现了 2)实现了协同过滤推荐结果展示; 3)实现了按照流行度推荐以及随机推荐; **备注:原书中的数据保存在test.sql文件中,该...
Python数据分析挖掘实战第五章笔记之人工神经网络
#人工神经网络是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。人工神经元是人工神经网络操作的基本信息处理单位。n# 人工神经网络的学习也称为训练,指的是神经网络在收到外部环境的刺激下调整神经网络的参数,使神经网络以一种新的方式对外部环境做出反应的一个过程。n# 在分类与预测中,人工神经网络主要使用指导的学习方式,即根据给定的训练样本,调整人工神经网络的参数以使网络输出接近于已知的样本类标记或其他形式...
《IBM SPSS数据分析挖掘实战案例精粹》-配套光盘
《IBM SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹》课后光盘 --------------------------------------------------------- 全书以IBM SPSS Statistics 20.0和IBM SPSS Modeler 14.1为工具,提供了医疗、金融、保险、汽车、快速消费品、市场研究、互联网等多个行业的<em>数据分析</em>/<em>挖掘</em>案例,基于<em>实战</em>需求,详细讲解整个案例的完整分析过程,并将模型和软件的介绍融于案例讲解之中,使读者在阅读时能突破方法和工具的局限,真正聚集于对<em>数据分析</em>精髓的领悟。本书所附光盘包括案例数据和分析程序/流文件,读者可完整重现全部的分析内容。 本书适合从初学者到专家各个级别的<em>数据分析</em>人员阅读,尤其适合于以下读者群:需要提升<em>实战</em>能力的<em>数据分析</em>专业人员;在市场营销、金融、财务、人力资源管理中需要应用<em>数据分析</em>的人士;从事咨询、科研等工作的专业人士;同时也适合于各专业的本科和研究生作为学习<em>数据分析</em>应用的参考书。
《Python数据分析挖掘实战》第15章——文本挖掘
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第15章的数据——《电商产品评论数据情感分析》做的分析。旨在回顾对评论文本数据的处理和建模方法。1 <em>挖掘</em>背景与目标    对京东平台上的热水器评论进行文本<em>挖掘</em>分析,<em>挖掘</em>建模如下:1)分析某一个品牌热水器的<em>用户</em>情感倾向2)从评论文本中<em>挖掘</em>出该品牌热水器的优点和不足3)提炼不同品牌热水器的卖点2 数据探索与预处理2.1 数据筛选# -*- cod...
Python数据分析挖掘实战代码纠错 代码5-1
介绍回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。 逻辑回归是概率型非线性回归,有2分类和多分类。2分类就是y的取值为0,1 即是 或 否 。 逻辑回归本质还是一种线性模型,筛选出来的变量与结果有比较强的线性关系,非线性关系的筛选方法有决策树,神经网络等。 在运行python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>代码5-1时,调试不同出现以下错误:经测试,参数不匹配引起的错误。修改...
MATLAB数据分析挖掘实战pdf完整版
作者: 张良均 / 杨坦 / 肖刚 出版社: 机械工业出版社 出版年: 2015-10 页数: 329 定价: 69 装帧: 平装 丛书: 大数据技术丛书 ISBN: 9787111504351 这本书的优点是结合实例,理论部分都是简单带过。初学数据<em>挖掘</em>时,简单的一段代码示例会很有启发。
《Python数据分析挖掘实战》笔记(三):数据探索
1.数据质量分析n主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据,包括缺失值,异常值,不一致值,重复数据及特殊符号数据nnnn缺失值,包括记录缺失和记录的某字段缺失等n产生原因:无法获取、遗漏、属性值不存在;n影响:有用信息缺乏、不确定性加重、不可靠n处理:删除、补全、不处理nn异常值,不合常理的数据,剔除可消除不良影响,分析可进行改进。异常值分析也称离群点分析。n常用的分析方法:简
《RapidMiner数据分析挖掘实战》第8章 关联分析与关联规则
关联规则分析是数据<em>挖掘</em>中最活跃的研究方法之一,目的是在一个数据集中找出各项之间的关联关系,而这种关系并没有在数据中直接表示出来。 8.1.1 常用关联规则算法 常用关联算法如所表8 1所示。
Python数据分析挖掘实战(数据预处理)
操作系统:Windows nPython:3.5nnnn在做<em>数据分析</em>的时候,我们会通过爬虫或者数据库里得到一批原始数据的。这个上节说过的,但是对于这些数据需要做一个数据清洗,去除异常值,缺失值等,确保数据的准确性和后续生成的模型的正确性。 n这节就讲解数据预处理。nnnn缺失值处理: n处理方法大致三种: n1,删除记录 n2,数据插补 n3,不处理 n如果简单删除数据达到既定的目的,这是最有效
《Python数据分析挖掘实战》第14章——层次聚类
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第14章的数据——《基于基站定位数据的商圈分析》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码。在作者所给代码的基础上增加的内容包括: 1)探索了不同的method取值而画出的谱系聚类图的不同1 <em>挖掘</em>背景及目标    从某通信运营商提供的特定接口解析得到<em>用户</em>的定位数据。利用基站小区的覆盖范围作为商圈区域的划分,归纳出商圈...
IBM_SPSS数据分析挖掘实战案例精粹
《IBM_SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹》豆瓣链接https://book.douban.com/subject/21477429/,因该书PDF版本超过我能上传的文件大小110M的限制,所以分享的是网盘<em>下载</em>链接,分享的PDF版本文字清晰,书有目录,但没有PDF导航目录。如遇<em>下载</em>时网盘链接失效,请留言邮箱,谢谢支持。
Python数据分析挖掘实战第五章笔记之决策树
#决策树算法分类:n# 1、ID3算法:其核心是在决策树的各级节点上,使用信息增益方法作为属性的选择标准,来帮助确定生成每个节点时所应采用的合适属性n# 2、C4.5算法:是使用信息增益率来选择节点属性,ID3只适用于离散的属性描述,而C4.5既能够处理离散的描述属性,也可以处理连续的描述属性n# 3、CART算法:是一种十分有效地非参数分类和和i回归方法,通过构建树、修剪树、评估树来构建一个二叉...
IBM SPSS数据分析挖掘实战案例精粹_案例光盘
IBM SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹_案例光盘 IBM SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹_案例光盘 IBM SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹_案例光盘 IBM SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹_案例光盘
spss实验(5个实验)
5个spss的实验,是从别人那里转下而来,别人1分一个,我2分五个
电力行业数据挖掘
<em>电力</em>全行业的数据<em>挖掘</em>,从发电、输电、配电、变电进行系统的介绍数据<em>挖掘</em>的重点、方法,是<em>电力</em>行业的IT人士重要参考。
python数据分析挖掘实战-第五章神经网络算法
我用的Keras版本为2.2.0,部分参数有变化,再参考Keras文档后,进行修改,得出结果。仅供参考。import pandas as pdnfrom keras.models import Sequentialnfrom keras.layers.core import Dense, Activationnfrom cm_plot import *nimport pandas as pdnim...
《Python数据分析挖掘实战》第11章——时间序列
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第11章的数据——《应用系统负载分析与磁盘容量预测》做的分析。旨在补充原文中的细节代码,并给出文中涉及到的内容的完整代码;在作者所给代码的基础上增加的内容包括:  1)数据探索时画C盘/D盘已使用空间的时序图,并根据自相关和偏相关图判定平稳性,确定了所用模型是采用ARMA或者ARIMA,而不是AR或者MA;2)模型构建构建基于ARIMA或者A...
IBM SPSS数据分析挖掘实战案例精粹-光盘资源
IBM SPSS<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>案例精粹 附带的光盘资源,共享给大家
Python3数据分析挖掘建模实战视频教程 包含相关电子书和随堂代码
 第1章 课程介绍本章首先介绍本课程是什么,有什么特色,能学习到什么,内容如何安排,需要什么基础,是否适合学习这门课程等。然后对<em>数据分析</em>进行概述,让大家对<em>数据分析</em>的含义和作用有一个整体的认知,让大家对自己接下来要做的事情,有一个基本的概念与了解。...第2章 数据获取数据从哪里来?怎么来?这一章,我们会介绍数据获取的一般手段。主要包括数据仓库、抓取、资料填写、日志、埋点、计算等手段。同时,我们也会...
python数据分析挖掘实战 pdf 张良均
python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em> pdf 张良均n资源共享n网盘<em>下载</em>:nhttps://pan.baidu.com/s/1jQuthI-7NSDO5GWylu7YkQn无提取码 永久有效nn
Python 数据分析挖掘实战 带注释源码
Python <em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em> 带注释源码
【数据挖掘】数据预处理与Rapidminer相应的操作
数据预处理rnrnrn数据<em>挖掘</em>中主要用于数据预处理的方法有以下几种:rnrnrn1. 聚集(Aggregation)rnrnrn2. 抽样(Sampling)rnrnrn3. 维归约(Dimensionality Reduction)rnrnrn4. 特征子集选择(Feature subset selection)rnrnrn5. 特征创建(Feature creation)rnrnrn6. 离散
《Python数据分析挖掘实战》第10章(下)——DNN
本文是基于《Python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》的<em>实战</em>部分的第10章的数据——《家用电器<em>用户</em>行为分析与事件识别》做的分析。接着前一篇文章的内容,本篇博文重点是处理用水事件中的属性构造部分,然后进行构建模型分析。1 属性构造    由文中可知:需要构造的属性如下:    热水事件起始数据编号、终止数据编号、开始时间(begin_time)、根据日志判断是否为洗浴(1表示是,0表示否)、洗浴时间点、总用水...
《RapidMiner数据分析挖掘实战》第16章 时间序列
拿到一个观察值序列后,首先要对它的纯随机性和平稳性进行检验,这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验结果可以将序列分为不同的类型,对不同类型的序列会采取不同的分析方法。 对于纯随机序列,又叫白噪声序列,序列的各项之间没有任何相关关系,序列在进行完全无序的随机波动,可以终止对该序列的分析。白噪声序列是没有信息可提取的平稳序列;
《Python数据分析与数据挖掘实战》第九章学习——支持向量机
第九章主要是对支持向量机(SVM)的应用,应用领域是水质评价,即利用支持向量机对图像数据进行训练,从而对水质类别进行分类。 n关于支持向量机的理论内容,支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)这篇文章讲得非常详细,博主主要对书中的<em>实战</em>部分进行整理。 n首先,对数据进行导入,并构造特征和标签。 n代码如下:nnnn#-*- coding:utf-8 -*-nimport pandas as pd
python数据分析挖掘实战数据及源码
《python<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>》随书数据和源码,原网站还得注册,<em>下载</em>速度超慢,还是CSDN速度快。
《RapidMiner数据分析挖掘实战》第11章 决策树与神经网络
决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者J.Ross Quinilan提出了ID3[5-2]算法以后,决策树在机器学习、数据<em>挖掘</em>邻域得到极大的发展。Quinilan后来又提出了C4.5,成为新的监督学习算法。1984年几位统计学家提出了CART分类算法。ID3和ART算法大约同时被提出,但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
R语言数据分析挖掘实战代码范例
R语言<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>指导范例R语言<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>指导范例R语言<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>指导范例
《Python数据分析与数据挖掘实战》第十二章学习——数据库连接+推荐
本章是对推荐算法进行python<em>实战</em>,也是第一次用到较大的数据集,利用python对数据库进行连接。 n本文主要分为以下几个部分:nnn数据库连接n逐块统计n数据清洗n数据转换n网页分类n模型构建n总结nnnnn数据库连接nn在python里,数据库连接主要需要SQLALchemy和PyMySQL,安装完所需的库就可以利用pandas直接read_sql()。 n在此之前,需要先将本章所需的数据集
python数据分析挖掘实战 第七章 拓展思考
流失客户分类模型n1 数据预处理n如果动手做过的人可能面临的第一个问题就是,这数据读进pandas怎么弄编码结果都是错的。如果你存在这样的问题,那么我建议你使用NotePad++载入文件以后,改成无BOM的UTF-8编码,然后就可以正常读取了。n数据预处理部分 n根据书上的条件,预处理需要分以下几条: n1、老客户:飞行次数大于6次 n2、已流失客户:第二年飞行次数’L1Y_Flight_Count
[免费]《Matlab数据分析实战》最新完整版
本书共16章,共三篇。基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据<em>挖掘</em>概述;第2章对本书所用到的数据<em>挖掘</em>建模工具MATALB进行了简明扼要的说明;第3章、第4章、第5章对数据<em>挖掘</em>的建模过程,包括数据探索、数据预处理及<em>挖掘</em>建模的常用算法与原理进行了介绍。<em>实战</em>篇(第6~15章),重点对数据<em>挖掘</em>技术在<em>电力</em>、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上,本书是按照先介绍案例背景与<em>挖掘</em>目标,再阐述分析方法与过程,最后完成模型构建的顺序进行的,在建模过程关键环节,穿插程序实现代码。最后通过上机实践,加深数据<em>挖掘</em>技术在案例应用中的理解。提高篇(第16章),介绍了基于MATLAB二次开发的数据<em>挖掘</em>应用软件——TipDM数据<em>挖掘</em>建模工具,并以此工具为例详细介绍了基于MATLAB接口完成数据<em>挖掘</em>二次开发的各个步骤,使读者体验到通过MATLAB实现数据<em>挖掘</em>二次开发的强大魅力。
MATLAB 数据分析挖掘实战
很好用的matlab<em>数据分析</em>教程,可以用于课程教学以及课后使用
《Python数据分析与数据挖掘实战》第十三章学习——预测
这一章内容是对财政收入的影响因素进行分析,并构建预测模型。 n本章数据比较清楚,几乎不用做清洗工作,主要工作都在模型构建上,中间涉及到的算法有Lasso算法的改进算法——Adaptive-Lasso、书中自己编写的灰色预测、神经网络。 n书中对财政地方收入、增值税、营业税、政府基金收入等都做了预测,但每一个预测所用模型和构建过程都类似,因此本文只选择财政地方收入作为例子进行整理。 n本文主要分为以
Matlab数据分析挖掘实战源码及源数据1-8章
该压缩包为Matlab<em>数据分析</em>与<em>挖掘</em><em>实战</em>源码及源数据1-8章。
50个经典的常用批处理下载
50个经典的常用批处理 ARP绑定,自定义网关,端口进程,硬件信息,搜索文件,注册表锁定 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lx76939412/4777779?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lx76939412/4777779?utm_source=bbsseo[/url]
windows2003图文安装教程下载
windows2003图文安装教程,自己编写,希望对你们有帮助。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yyc_java/1976163?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yyc_java/1976163?utm_source=bbsseo[/url]
QT-4.35.exe下载
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