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- 最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。 项目的需求是收集的客户系统一个月300G左右的的日志和告警数据做一个整理，主要是归类(Grouping)和关联(Correlation)，从而得到告警和日志的一些统计关系，这些统计结果可以给一线支持人员参考。 得到的数据主要分为... 最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。 项目的需求是收集的客户系统一个月300G左右的的日志和告警数据做一个整理，主要是归类(Grouping)和关联(Correlation)，从而得到告警和日志的一些统计关系，这些统计结果可以给一线支持人员参考。 得到的数据主要分为...
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- pandas常用操作 In [3]: ... pandas常用操作 In [3]: ...
- python-Numpy数据分析（二） 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 '''利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算• 列表推导的局限性• 纯Python代码，速度不够快。• 无法应用于高维数组• where和where的嵌套'''import numpy as npimport numpy.... python-Numpy数据分析（二） 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 '''利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算• 列表推导的局限性• 纯Python代码，速度不够快。• 无法应用于高维数组• where和where的嵌套'''import numpy as npimport numpy....
- 导读：随着大数据时代浪潮的到来，数据科学家这一新兴职业也越来越受到人们的关注。本文作者Alexandru Nedelcu就将数学挖掘算法与大数据有机的结合起来，并无缝的应用在面临大数据浪潮的网站之中。 数据科学家需要具备专业领域知识并研究相应的算法以分析对应的问题，而数据挖掘是其必须掌握的重要技术。（相关文章：《数据科学家：未来至... 导读：随着大数据时代浪潮的到来，数据科学家这一新兴职业也越来越受到人们的关注。本文作者Alexandru Nedelcu就将数学挖掘算法与大数据有机的结合起来，并无缝的应用在面临大数据浪潮的网站之中。 数据科学家需要具备专业领域知识并研究相应的算法以分析对应的问题，而数据挖掘是其必须掌握的重要技术。（相关文章：《数据科学家：未来至...
- 说到BI工具和数据中台，不得不先说数据。数据是由企业在日常管理、经营活动、行业信息和外界的市场动态等产生的综合信息。这些信息经过分析，得出的数据决定了企业能够就产品、服务、员工、战略等做出正确决策的关键。那么如何将企业内外的信息进行归纳，并分析呢？这就是BI工具和数据中台来实现的。 BI工具和数据中台有什么区别呢？ 一、标准定位不同... 说到BI工具和数据中台，不得不先说数据。数据是由企业在日常管理、经营活动、行业信息和外界的市场动态等产生的综合信息。这些信息经过分析，得出的数据决定了企业能够就产品、服务、员工、战略等做出正确决策的关键。那么如何将企业内外的信息进行归纳，并分析呢？这就是BI工具和数据中台来实现的。 BI工具和数据中台有什么区别呢？ 一、标准定位不同...
- 索引扩展 In [2]: ... 索引扩展 In [2]: ...
- 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。 我计划整理数据挖掘的基本概念和算法，包括关联规则挖掘、分类、聚类的常用算法，敬请期待。今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识。 关联规则挖掘在电商、零售、大气物理、生物医学已经有了广泛的应用，本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法。
- 博主说明： 1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文细看了下， 翻译过程中，有参考一些网友翻译的文章，但个人认为，阐述皆不够精准，且都是泛泛而谈， 故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。 2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。 文... 博主说明： 1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文细看了下， 翻译过程中，有参考一些网友翻译的文章，但个人认为，阐述皆不够精准，且都是泛泛而谈， 故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。 2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。 文...
- Series对象的增删改查 In [1]: ... Series对象的增删改查 In [1]: ...
- python-pandas之DataFrame数据分析（五） '''DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。• DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引） 可以输入给DataFrame构造器的数据... python-pandas之DataFrame数据分析（五） '''DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。• DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引） 可以输入给DataFrame构造器的数据...
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- 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即K最邻近，就是找K个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例... 分类算法有很多，贝叶斯、决策树、支持向量积、KNN等，神经网络也可以用于分类。这篇文章主要介绍一下KNN分类算法。 1、介绍 KNN是k nearest neighbor 的简称，即K最邻近，就是找K个最近的实例投票决定新实例的类标。KNN是一种基于实例的学习算法，它不同于贝叶斯、决策树等算法，KNN不需要训练，当有新的实例...
- 赛题详情 在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截... 赛题详情 在出行问题上，中国市场人数多、人口密度大，总体的出行频率远高于其他国家，这种情况在大城市尤为明显。然而，截至目前中国拥有汽车的人口只有不到10%，这意味着在中国人们的出行更加依赖于出租车、公共交通等市场提供的服务。另一方面，滴滴出行占领了国内绝大部分的网络呼叫出行市场，面对着巨大的数据量以及与日俱增的数据处理需求。截...
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